【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视觉识别，尤其涉及一种皮带机入料口堵料的视觉识别方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、在煤炭、冶金和水泥等工业领域中，皮带运输机是物料运输的主要设备。在生产线运输过程中，物料粒径过大、黏性过高或异物卡塞等因素都可能导致皮带入料口堵塞，从而造成停工停产，甚至是设备损坏。现有技术中存在采用入料口堵料识别的方法实现皮带入料口堵塞识别，以减少人工巡检成本、并提高皮带入料口堵塞识别的及时性。现有的入料口堵料识别方法包括：
2、一、基于料流分析的方法，通过分析皮带出入料量差进行堵料识别，该方法不仅依赖于额外的料流监测设备，料量测量累积误差也易造成堵料误识别；
3、二、基于视觉分析的方法，如图像处理、深度学习等技术进行堵料识别，该方法部署便捷、实时性高，但目前基于图像处理的方法对场景干扰鲁棒性较低，在复杂的工业现场，极易受到光照变换、烟尘等干扰，从而造成误报漏检；而基于深度学习的分类或检测的方法依赖于大量的皮带头堵塞数据，而堵料属于异常工况，短时间内发生次数较少，难以收集到足够的真实堵料数据，导致实际工况下难以采集到足够的有效数据，从而无法保证模型识别精度。
4、综上所述，现有技术中存在入料口堵料识别不够准确且鲁棒性低的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种皮带机入料口堵料的视觉识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决入料口堵料识别不够准确且鲁棒性低的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供的一种皮带
3、获取皮带机的入料口图像，并进行入料口标定，以得到目标图像；
4、利用预构建的背景模型提取所述目标图像的运动前景；
5、根据运动前景判断所述目标图像是否为异常帧；
6、当所述目标图像为异常帧时，提取基准帧与所述目标图像对应的特征向量；
7、根据所述特征向量进行相似度识别，以获取堵料识别结果。
8、本专利技术一实施例中，通过下述步骤对所述入料口图像进行入料口标定，以得到目标图像，包括：
9、对所述入料口图像进行感兴趣区域提取，得到入料口区域；
10、对所述入料口区域进行图像校正，得到目标图像。
11、本专利技术一实施例中，通过如下步骤构建所述背景模型：
12、获取历史入料口图像序列，提取所述历史入料口图像序列中每帧图像的图像特征；
13、根据所述图像特征进行高斯背景模型匹配，根据背景模型匹配的结果计算前景概率；
14、根据预设的概率阈值以及所述前景概率分割前景，根据分割的所述前景更新所述高斯背景模型中的参数，得到预构建的背景模型。
15、本专利技术一实施例中，所述利用预构建的背景模型提取所述目标图像的运动前景，包括：
16、获取所述入料口图像的历史序列帧图像，所述背景模型根据所述目标图像以及所述历史序列帧图像提取所述目标图像对应的当前帧背景；
17、将所述当前帧背景划分为异常判断区域以及启停判断区域，将异常判断区域以及启停判断区域作为运动前景。
18、本专利技术一实施例中，所述根据运动前景判断所述目标图像是否为异常帧，包括：
19、分别获取所述运动前景中异常判断区域以及启停判断区域对应的第一前景像素面积占比以及第二前景像素面积占比；
20、将所述第一前景像素面积占比以及所述第二前景像素面积占比分别与预设的第一占比阈值以及第二占比阈值进行比较；
21、若均大于所述第一占比阈值以及所述第二占比阈值，则判定所述目标图像为异常帧。
22、本专利技术一实施例中，所述基准帧可以通过下述方法获取：
23、当所述目标图像不为异常帧时，判定所述目标图像为正常帧，并对所述正常帧进行存储，得到正常帧序列；
24、根据预设的时间间隔从所述正常帧序列中选取帧图像作为基准帧。
25、本专利技术一实施例中，所述根据所述特征向量进行相似度识别，以获取堵料识别结果，包括：
26、计算所述特征向量之间的相似度；
27、若所述相似度小于预设的相似度阈值，则判定入料口异常。
28、为了解决上述问题，本专利技术还提供一种皮带机入料口堵料的视觉识别装置，所述装置包括：
29、入料口标定模块，用于获取皮带机的入料口图像，并进行入料口标定，以得到目标图像；
30、运动前景提取模块，用于利用预构建的背景模型提取所述目标图像的运动前景；
31、异常帧判断模块，用于根据运动前景判断所述目标图像是否为异常帧；
32、特征向量提取模块，用于在所述目标图像为异常帧时，提取基准帧与所述目标图像对应的特征向量；
33、相似度识别模块，用于根据所述特征向量进行相似度识别，以获取堵料识别结果。
34、为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
35、至少一个处理器；以及，
36、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
37、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的皮带机入料口堵料的视觉识别方法的。
38、为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的皮带机入料口堵料的视觉识别方法。
39、本专利技术通过入料口标定，确定目标图像处理区域，减小了数据处理的计算量，降低了其他图像区域的干扰；通过背景建模的运动侦测技术，能够在屏蔽光照、风力等外界干扰的情况下提前运动前景，降低了算力占用，提高了检测的准确性；通过直接提取图像的特征向量，无需训练模型，避免了模型训练步骤，有效降低了深度学习方法对堵料数据的依赖性，提高了识别效率；并且通过异常帧与基准帧之间的相似度识别，实现堵料识别，提高了堵料识别的精确性，避免了外界因素干扰造成的识别不准。因此本专利技术提出的皮带机入料口堵料的视觉识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决入料口堵料识别不够准确且鲁棒性低的问题。
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1.一种皮带机入料口堵料的视觉识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的皮带机入料口堵料的视觉识别方法，其特征在于，通过下述步骤对所述入料口图像进行入料口标定，以得到目标图像，包括：
3.根据权利要求1所述的皮带机入料口堵料的视觉识别方法，其特征在于，通过如下步骤构建所述背景模型：
4.根据权利要求1所述的皮带机入料口堵料的视觉识别方法，其特征在于，所述利用预构建的背景模型提取所述目标图像的运动前景，包括：
5.根据权利要求1所述的皮带机入料口堵料的视觉识别方法，其特征在于，所述根据运动前景判断所述目标图像是否为异常帧，包括：
6.根据权利要求1所述的皮带机入料口堵料的视觉识别方法，其特征在于，所述基准帧可以通过下述方法获取：
7.根据权利要求1所述的皮带机入料口堵料的视觉识别方法，其特征在于，所述根据所述特征向量进行相似度识别，以获取堵料识别结果，包括：
8.一种皮带机入料口堵料的视觉识别装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至7中任意一项所述的皮带机入料口堵料的视觉识别方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种皮带机入料口堵料的视觉识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的皮带机入料口堵料的视觉识别方法，其特征在于，通过下述步骤对所述入料口图像进行入料口标定，以得到目标图像，包括：
3.根据权利要求1所述的皮带机入料口堵料的视觉识别方法，其特征在于，通过如下步骤构建所述背景模型：
4.根据权利要求1所述的皮带机入料口堵料的视觉识别方法，其特征在于，所述利用预构建的背景模型提取所述目标图像的运动前景，包括：
5.根据权利要求1所述的皮带机入料口堵料的视觉识别方法，其特征在于，所述根据运动前景判断所述目标图像是否为异常...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴亮亮，刘传峰，申远，刘勇，
申请(专利权)人：合肥金星智控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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