【技术实现步骤摘要】
本申请涉及皮带跑偏检测，具体而言，涉及一种运输皮带的自动纠偏方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、目前皮带运输机被广泛应用于煤炭、建筑、冶金等行业中。在物料的运输过程中，物料随着传送带一起移动。在实际的生产环境中，由于各种因素的影响很容易出现皮带跑偏的问题，如果跑偏问题不进行及时的处理很容易降低设备的使用寿命，导致物料向外洒落等问题，降低生产效率甚至可能酿成重大安全事故。
2、现有的皮带跑偏检测方法包括：接触式传感器检测、机械装置检测和人工巡检三种；采用人工巡检的方法需要人工对皮带跑偏情况进行判断，容易受人工因素影响，耗时耗力，成本高昂，并且实时性差，检测效果差；采用接触式传感器进行跑偏检测，可靠性偏低，出现传感器失灵的情况，很容易导致生产事故发生；采用机械检测装置进行检测无法实现精确的检测。现有的基于计算机视觉的皮带跑偏检测方法，鲁棒性低，容易受到环境干扰。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种运输皮带的自动纠偏方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术存在的上述...
【技术保护点】
1.一种运输皮带的自动纠偏方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码器由基于卷积神经网络的第一特征提取模块和基于滑动窗口深度自注意力变换网络的第二特征提取模块组成；
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码器由卷积神经网络组成；
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述运行图像的皮带区域，得到皮带图像，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述皮带边缘检测图像中包含至少两条平行的皮带边缘线；
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述连接...
【技术特征摘要】
1.一种运输皮带的自动纠偏方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码器由基于卷积神经网络的第一特征提取模块和基于滑动窗口深度自注意力变换网络的第二特征提取模块组成；
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码器由卷积神经网络组成；
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述运行图像的皮带区域，得到皮带图像，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述皮带边缘检测图像中包含至少两条平行的皮带边缘线；
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述连接好的运输皮带边缘...
【专利技术属性】
技术研发人员：张承臣，李朝朋，王兰豪，曹玉平，李哲，袁鹏，
申请(专利权)人：沈阳隆基智能技术研究有限公司，
类型：发明
国别省市：
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