基于视频分析的井下梭车联动识别方法技术

本发明专利技术涉及安全工程技术领域，基于视频分析的井下梭车联动识别方法，包括以下步骤：截取视频图像，获取图像中的多种特征信息；将获取的多种特征信息进行神经网络模型的预警检测，获得梭车、破碎机以及人员是否异常的结果信息并发送给控制器；其中，神经网络模型训练采用多尺度串并行联合训练，获得多个特征的联合信息作为输入；当指定危险区域有人员时，控制器发出预警信息且控制破碎机关闭；当指定危险区域无人员，对破碎机上煤量进行识别并判断；若存有煤量，则控制器控制开启破碎机，若是没有煤量，需要对梭车位置进行判断，进行实时跟踪分析，具有更节能、更准确、更实时高效的联动。动。动。

【技术实现步骤摘要】
基于视频分析的井下梭车联动识别方法


[0001]本专利技术涉及生产管理
，尤其涉及基于视频分析的井下梭车联动识别方法。

技术介绍

[0002]井下煤矿生产中，使用梭车进行运输煤，使用破碎机将煤进行破碎。在现场生产时，需要专门的破碎机操作人员对破碎机开关进行控制；有时破碎机司机不能准确判断梭车距离破碎机的远近，不能及时地准确的开关破碎机；有时破碎机上以无煤，破碎机未能及时关闭；有时梭车或破碎机运行时会有人员靠近危险区域，工作人员不能及时的停止梭车或破碎机的运行等。这些情况会造成破碎机无效空转、浪费电能、增加设备磨损、工作效率降低、人工成本高、具有较大的安全隐患等。目前井下梭车联动、破碎机等一些列行为都是通过人工控制开启和关闭，尚无通过AI视频识别系统的应用案例。

技术实现思路

[0003]为了克服上述现有技术的缺点，本专利技术的主要目的在于提供基于视频分析的井下梭车联动识别方法，增加对梭车是否存在煤量、破碎机破碎情况、机器启动状态人员违规操作进行实时跟踪分析，具有更节能、更准确、更实时高效的联动。
>[0004]为达到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于视频分析的井下梭车联动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：截取工作区域的视频图像，提取图像中的多种特征信息；构建人员和煤量识别的神经网络模型，将获取的多种特征信息通过神经网络模型识别，获得人员和煤量的识别结果；根据识别结果判断梭车、破碎机以及人员是否均异常；根据异常信息执行预警；其中，所述神经网络模型的结构为改进的yolov7网络，所述改进的yolov7网络在剪裁区域获得三个类型的特征图，将三个特征图结合串联形式进行特征拼接融合，获得拼接融合特征；其中，所述改进的yolov7网络结构将原yolov7网络结构中的Neck层增加一层并联融合特征结构，用于融合拼接融合特征和BackBone输出的特征，所述改进型yolov7网络的输出中增加一维度图片风险等级类别；其中，所述神经网络模型采用多尺度串并行联合训练，获得多个局部特征与全局特征的联合信息作为输入。2.根据权利要求1所述基于视频分析的井下梭车联动识别方法，其特征在于，还包括以下步骤:所述识别结果中指定危险区域有人员信息时，所述控制器发出预警信息且控制破碎机关闭；所述识别结果中指定危险区域无人员信息，对破碎机上煤量进行识别并判断；若识别出存有煤量，则所述控制器控制开启破碎机，若识别出没有煤量，需要对梭车位置进行判断，若是梭车位置...

【专利技术属性】
技术研发人员：王静宜，黄鑫，李何，张俊喆，瞿开毅，刘东锋，
申请(专利权)人：北斗天地北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：