一种煤矿井下风门制造技术

本发明专利技术公开了一种煤矿井下风门

【技术实现步骤摘要】
一种煤矿井下风门AI视频安全管理控制系统


[0001]本专利技术涉及风门控制
，具体涉及一种煤矿井下风门
AI
视频安全管理控制系统
。

技术介绍

[0002]目前煤矿现场采用在风门边安装光感传感器，当煤矿工人或者车辆要通过时，煤矿工人用头灯照射光感传感器，风门小门打开供人员通过，当车辆通过时，司机在一定距离外打开头灯照射光感传感器，风门大门打开供车辆通过
。
[0003]由于光感传感器识别头灯对距离和角度的要求较高，工人和车辆在通过风门时，风门不能及时打开，需要等待光感传感器识别，且由于光感传感器感光的特性，风门会因其他光线的照射误开而出现安全隐患，因此，现有技术提出了基于
AI
视频分析的风门控制系统，通过
AI
分析摄像仪对画面中人
、
车的识别，通过
IO
输入
、
输出接口与风门控制系统交互，实现风门自动控制，降低对人员与车辆距离及角度的要求，大大减少等待时间，降低安全隐患
。
[0004]煤矿井下风门智能控制系统是为现代化矿井专门设计的风门管理和控制系统，该系统是结合
AI
人工智能
、
计算机
、
网络通信及自动化控制等多项先进技术，智能化与自动化充分结合，具有极高的可靠性，能在恶劣条件下长期可靠的工作
。
在风门处安装多个
AI
智能分析摄像仪，识别行人
、
车辆等，把识别结果发给风门控制装置，自动开启对应风门
。
同时实时检测风门开闭状态
。
具有抓拍车辆撞门
、
行人走大门等违章等功能
。
通过地面控制软件就能实时显示风门视频图像
、
运行状态，具备故障报警
、
违章记录的查询功能
。
[0005]现有技术存在以下不足：然而，现有技术的风门控制系统无法对
AI
智能分析摄像仪的异常运行状态进行感知，当
AI
智能分析摄像仪因运行异常导致其识别精度变差时，风门控制系统无法及时获知，可能会导致基于
AI
视频分析的风门控制变得不准确，从而导致一系列危险的情况发生，例如，当
AI
智能分析摄像仪因运行状态异常出现误判时，可能会在车辆
、
人员未完全通过风门时风门自动关闭，将车辆
、
人员夹伤
。
[0006]在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息
。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是提供一种煤矿井下风门
AI
视频安全管理控制系统，本专利技术通过对
AI
智能分析摄像仪进行监测，当
AI
智能分析摄像仪的运行状态发生异常可能导致
AI
智能分析摄像仪的识别精度变差时，提示工作人员
AI
智能分析摄像仪的识别精度可能受到了影响，有可能出现基于
AI
视频分析的风门控制变得不准确的情况，从而有效地避免工作人员继续进入或者驾车驶入导致危险情况的发生，同时可实现
AI
智能分析摄像仪高效地运行，以解决上述
技术介绍
中的问题
。
[0008]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种煤矿井下风门
AI
视频安全管
理控制系统，包括数据采集模块
、
异常分析模块
、
综合筛分模块
、
影响程度评估模块
、
比对模块以及预警模块；数据采集模块，采集
AI
智能分析摄像仪运行时的参数信息，包括系统参数信息和成像参数信息，采集后，将
AI
智能分析摄像仪运行时的系统参数信息和成像参数信息传递至异常分析模块；异常分析模块，将
AI
智能分析摄像仪运行时的系统参数信息和成像参数信息建立数据分析模型，生成精度影响评估指数，并将精度影响评估指数传递至综合筛分模块；综合筛分模块，将
AI
智能分析摄像仪运行时生成的若干个精度影响评估指数建立数据集合，将数据集合内的精度影响评估指数与精度影响评估指数参考阈值进行比对分析，并将大于精度影响评估指数参考阈值的精度影响评估指数筛出，并将筛出的精度影响评估指数传递至影响程度评估模块；影响程度评估模块，通过筛出的精度影响评估指数和精度影响评估指数参考阈值生成异常影响指数，并将异常影响指数传递至比对模块；比对模块，将异常影响指数与预先设定的异常影响指数参考阈值进行比对分析，生成影响等级信号，并将影响等级信号传递至预警模块，通过预警模块对影响等级信号发出或者不发出预警提示
。
[0009]优选的，系统参数信息包括系统算法置信度系数，采集后，数据采集模块将系统算法置信度系数标定为，成像参数信息包括摄像帧率稳定系数，采集后，数据采集模块将摄像帧率稳定系数标定为
。
[0010]优选的，系统算法置信度系数获取的逻辑如下：
S1、
获取
T
时间内
AI
智能分析摄像仪在不同时刻对识别结果的置信度，并将置信度标定为，
y
表示
T
时间内
AI
智能分析摄像仪在不同时刻对识别结果的置信度的编号，
y=1、2、3、4、
……
、N
，
N
为正整数；
S2、
将
T
时间内
AI
智能分析摄像仪在不同时刻对识别结果的置信度按照顺序排序，并获取置信度的最大值和最小值，将置信度最大值和置信度最小值分别标定为和，同时计算出
T
时间内
AI
智能分析摄像仪在不同时刻对识别结果的置信度的标准差，将标准差标定为
Q
，标准差
Q
的计算公式为：，其中，为
T
时间内
AI
智能分析摄像仪在不同时刻对识别结果的置信度的平均值，获取的表达式为：；
S3、
计算系统算法置信度系数，计算的表达式为：，式中，
、、
分别为
、、Q
的权重因子，取值均大于
0。
[0011]优选的，摄像帧率稳定系数获取的逻辑如下：
S1、
获取
T
时间内
AI
智能分析摄像仪在不同时刻的摄像帧率，并将摄像帧率标定为
，
h
表示
T
时间内
AI
智能分析摄像仪在不同时刻的摄像帧率的编号，
h=1、2、3、4、
……
、n
，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种煤矿井下风门
AI
视频安全管理控制系统，其特征在于，包括数据采集模块
、
异常分析模块
、
综合筛分模块
、
影响程度评估模块
、
比对模块以及预警模块；数据采集模块，采集
AI
智能分析摄像仪运行时的参数信息，包括系统参数信息和成像参数信息，采集后，将
AI
智能分析摄像仪运行时的系统参数信息和成像参数信息传递至异常分析模块；异常分析模块，将
AI
智能分析摄像仪运行时的系统参数信息和成像参数信息建立数据分析模型，生成精度影响评估指数，并将精度影响评估指数传递至综合筛分模块；综合筛分模块，将
AI
智能分析摄像仪运行时生成的若干个精度影响评估指数建立数据集合，将数据集合内的精度影响评估指数与精度影响评估指数参考阈值进行比对分析，并将大于精度影响评估指数参考阈值的精度影响评估指数筛出，并将筛出的精度影响评估指数传递至影响程度评估模块；影响程度评估模块，通过筛出的精度影响评估指数和精度影响评估指数参考阈值生成异常影响指数，并将异常影响指数传递至比对模块；比对模块，将异常影响指数与预先设定的异常影响指数参考阈值进行比对分析，生成影响等级信号，并将影响等级信号传递至预警模块，通过预警模块对影响等级信号发出或者不发出预警提示
。2.
根据权利要求1所述的一种煤矿井下风门
AI
视频安全管理控制系统，其特征在于，系统参数信息包括系统算法置信度系数，采集后，数据采集模块将系统算法置信度系数标定为，成像参数信息包括摄像帧率稳定系数，采集后，数据采集模块将摄像帧率稳定系数标定为
。3.
根据权利要求2所述的一种煤矿井下风门
AI
视频安全管理控制系统，其特征在于，系统算法置信度系数获取的逻辑如下：
S1、
获取
T
时间内
AI
智能分析摄像仪在不同时刻对识别结果的置信度，并将置信度标定为，
y
表示
T
时间内
AI
智能分析摄像仪在不同时刻对识别结果的置信度的编号，
y=1、2、3、4、
……
、N
，
N
为正整数；
S2、
将
T
时间内
AI
智能分析摄像仪在不同时刻对识别结果的置信度按照顺序排序，并获取置信度的最大值和最小值，将置信度最大值和置信度最小值分别标定为和，同时计算出
T
时间内
AI
智能分析摄像仪在不同时刻对识别结果的置信度的标准差，将标准差标定为
Q
，标准差
Q
的计算公式为：，其中，为
T
时间内
AI
智能分析摄像仪在不同时刻对识别结果的置信度的平均值，获取的表达式为：；
S3、
计算系统算法置信度系数，计算的表达式为：，式中，
、、
分别为
、、Q
的权重因子，取值均大于
0。
4.
根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩兆宇，肖涛，姚俊俊，戚原野，徐卫星，谢国龙，
申请(专利权)人：常州海图信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：