一种煤矿运输系统AI视频识别方法技术方案

本发明专利技术涉及煤矿运输技术领域，用于解决现有的煤矿运输系统AI视频识别的方式中，无法对运输线路的异物、设备以及矿井构造进行准确识别，给煤矿运输安全造成了极大的困扰的问题，尤其公开了一种煤矿运输系统AI视频识别方法，包括运输设备管控平台，运输设备管控平台内部设置有服务器，服务器通讯连接有数据采集单元、AI监测点设置单元、异物识别分析单元、皮带状态识别单元、矿井架构识别单元、异常状态预警控制单元和显示终端；本发明专利技术，以AI监测技术手段为依据，分别从异物层面、皮带运输层面以及矿井架构层面对煤矿运输系统的运行状态进行精准的识别判定，从而在精准识别各种安全隐患和事故风险的同时，也保障了煤矿运输的安全生产。生产。生产。

【技术实现步骤摘要】
一种煤矿运输系统AI视频识别方法


[0001]本专利技术涉及煤矿运输
，具体为一种煤矿运输系统AI视频识别方法。

技术介绍

[0002]在煤炭生产中，由于井下点多面广且环节多，使得监管人员不可能“面面俱到”，导致无法对矿井不安全行为以及不安全状态进行实时监测以及及时反馈，无法保证煤矿运输系统的安全性；
[0003]而随着AI识别技术的发展，通过视频区域划分，可对不戴安全帽、区域入侵、人员在岗、煤车违规、堆煤等行为进行初步识别，并能够辅助监管人员的监查。
[0004]但现有的煤矿运输系统AI视频识别的方式中，难以准确对运输线路中异物进行剔除，也难以做到对设备运行状态以及矿井构造状态的准确识别，导致难以对煤矿安全生产进行有效监控，给煤矿运输安全造成了极大的困扰。
[0005]为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的就在于解决现有的煤矿运输系统AI视频识别的方式中，无法对运输线路的异物、设备以及矿井构造进行准确识别，导致难以对煤矿安全生产进行有效监控，给煤矿运输安全造成了极大的困扰的问题，以AI监测技术手段为依据，通过给煤矿运输系统中的各输送线路制定了适配的AI监测点的数量，并以此为基础，分别从异物层面、皮带运输层面以及矿井架构层面对煤矿运输系统的运行状态进行精准的识别判定，从而在精准识别各种安全隐患和事故风险的同时，也保障了煤矿运输的安全生产，而提出一种煤矿运输系统AI视频识别方法。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0008]一种煤矿运输系统AI视频识别方法，包括运输设备管控平台，运输设备管控平台内部设置有服务器，服务器通讯连接有数据采集单元、AI监测点设置单元、异物识别分析单元、皮带状态识别单元、矿井架构识别单元、异常状态预警控制单元和显示终端；
[0009]所述数据采集单元用于采集煤矿运输系统中的各输送线路的基础状态信息、异物特征参数、输送设备运行参数和矿井的架构变形参数，并将其通过服务器发送至AI监测点设置单元、异物识别分析单元和皮带状态识别单元、矿井架构识别单元；
[0010]所述AI监测点设置单元用于接收煤矿运输系统中的各输送线路的基础状态信息，并进行AI监测点数量设定分析处理，据此得到三种AI监测点数量设定的方式；
[0011]所述异物识别分析单元用于以设定AI监测方式为依据，接收煤矿运输系统中的各输送线路的异物特征参数，并进行异物识别判定分析处理，据此得到异物判定确定信号或异物判定有误信号，并将异物判定确定信号发送至异常状态预警控制单元；
[0012]所述皮带状态识别单元用于以设定AI监测方式为依据，接收煤矿运输系统中的各输送线路的输送设备运行参数，并进行皮带异常识别判定分析处理，据此得到运行良好信
号和运行差等信号，并将运行差等信号发送至异常状态预警控制单元；
[0013]所述矿井架构识别单元用于接收煤矿运输系统中矿井的架构变形参数，并进行矿井形变识别分析处理，据此生成井筒严重变形信号、井筒轻微变形信号和井筒无变形信号，并将井筒严重变形信号、井筒轻微变形信号发送至异常状态预警控制单元；
[0014]所述异常状态预警控制单元用于对接收到的各类型异常反馈信号进行预警控制分析处理，并通过显示终端对各警报信息进行显示说明以及调控处理。
[0015]进一步的，AI监测点数量设定分析处理的具体操作步骤如下：
[0016]获取煤矿运输系统中的各输送线路的投使量值、长度值和转点量值，并将其分别标定为sp
i
、l
i
和pt
i
，并将其进行归一化分析，依据设定的公式bsx
i
＝ρ1*sp
i
+ρ2*l
i
+ρ3*pt
i
，得到基量系数bsx
i
，其中，ρ1、ρ2和ρ3分别为投使量值、长度值和转点量值的权重因子系数，且ρ1、ρ2和ρ3均为大于0的自然数；
[0017]当基量系数处于FA1区间内时，则将对应的输送线路每隔k1单位长度设置1个AI监测点；
[0018]当基量系数处于FA2区间内时，则将对应的输送线路每隔k2单位长度设置1个AI监测点；
[0019]当基量系数处于FA3区间内时，则将对应的输送线路每隔k3单位长度设置1个AI监测点。
[0020]进一步的，异物识别判定分析处理的具体操作步骤如下：
[0021]实时依次监测各输送线路中的各监测点的煤炭的色彩量值、纹理量值和尺寸量值，并将色彩量值、纹理量值、尺寸量值依次代入对应的颜色异常区间、纹理异常区间、尺寸异常区间内进行比较分析；
[0022]当煤炭的色彩量值处于预设的颜色异常区间之内时，则生成颜色异常信号，当煤炭的纹理量值处于预设的纹理异常区间之内时，则生成纹理可疑信号，当煤炭的尺寸量值处于预设的尺寸异常区间之内时，则生成尺寸异常信号，并触发异物深度分析指令；
[0023]以生成的第一个异常反馈类型信号为依据，并从该监测点后面的若干个监测点中随机选取1个监测点，并获取该监测点生成的异常反馈类型信号，当随机选取的监测点生成与之前相同的异常反馈类型信号，则生成异物判定确定信号，当随机选取的监测点生成的异常反馈类型信号与之前生成的异常反馈类型信号不相同，则生成异物判定有误信号。
[0024]进一步的，皮带异常识别判定分析处理的具体操作步骤如下：
[0025]实时监测各输送线路中的各监测点的运输设备的跑偏量值、轴温值和撕损量值，并将其分别标定为pc
ij
、zw
ij
和rd
ij
，并将其进行公式化分析，依据设定的公式γ1*pc
ij
+γ2*zw
ij
+γ3*rd
ij
，得到各输送线路中的各监测点的输送异常系数nol
ij
，其中，γ1、γ2和γ3分别为跑偏量值、轴温值和撕损量值的修正因子系数；
[0026]设置皮带异常系数的对比阈值TH1，并将各监测点的皮带异常系数与预设的对比阈值TH1进行比较分析，当皮带异常系数小于等于预设的对比阈值TH1时，则将该监测点标定为正常运输点，当皮带异常系数大于预设的对比阈值TH1时，则将该监测点标定为异常运输点；
[0027]统计各输送线路中被标定为正常运输点的占比值，当占比值达到ω1时，则将该输送线路的设备运输状态标定为运行良好信号，反之，当占比值未达到ω1时，则将该输送线
路的设备运输状态标定为运行差等信号。
[0028]进一步的，矿井形变识别分析处理的具体操作步骤如下：
[0029]实时监测煤矿运输系统中矿井井筒的倾斜值、结构偏差值、圆度误差值、裂缝值和本体构造量值，并将其依次标定为sl、pc、re、cv和oq，并将其进行公式化分析，依据设定的公式得到矿井井筒的形变参数par，其中，f1、f2、f3、f4和f本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种煤矿运输系统AI视频识别方法，包括以下步骤：步骤一：采集煤矿运输系统中的各输送线路的基础状态信息、异物特征参数、输送设备运行参数和矿井的架构变形参数；步骤二：对接收到的煤矿运输系统中的各输送线路的基础状态信息进行AI监测点数量设定分析处理，据此得到三种AI监测点数量设定的方式；步骤三：以设定AI监测方式为依据，对接收到的煤矿运输系统中的各输送线路的异物特征参数进行异物识别判定分析处理，据此得到异物判定确定信号或异物判定有误信号；步骤四：以设定AI监测方式为依据，对接收到的煤矿运输系统中的各输送线路的输送设备运行参数进行皮带异常识别判定分析处理，据此得到运行良好信号和运行差等信号；步骤五：以设定AI监测方式为依据，对接收到的煤矿运输系统中矿井的架构变形参数进行矿井形变识别分析处理，据此生成井筒严重变形信号、井筒轻微变形信号和井筒无变形信号；步骤六：对接收到的各类型异常反馈信号进行预警控制分析处理，并通过显示终端对各警报信息进行显示说明以及调控处理。2.根据权利要求1所述的一种煤矿运输系统AI视频识别方法，其特征在于，AI监测点数量设定分析处理的具体操作步骤如下：获取煤矿运输系统中的各输送线路的投使量值、长度值和转点量值，并将其进行归一化分析，得到基量系数；当基量系数处于FA1区间内时，则将对应的输送线路每隔k1单位长度设置1个AI监测点；当基量系数处于FA2区间内时，则将对应的输送线路每隔k2单位长度设置1个AI监测点；当基量系数处于FA3区间内时，则将对应的输送线路每隔k3单位长度设置1个AI监测点。3.根据权利要求1所述的一种煤矿运输系统AI视频识别方法，其特征在于，异物识别判定分析处理的具体操作步骤如下：实时依次监测各输送线路中的各监测点的煤炭的色彩量值、纹理量值和尺寸量值，并将色彩量值、纹理量值、尺寸量值依次代入对应的颜色异常区间、纹理异常区间、尺寸异常区间内进行比较分析；当煤炭的色彩量值处于预设的颜色异常区间之内时，则生成颜色异常信号，当煤炭的纹理量值处于预设的纹理异常区间之内时，则生成纹理可疑信号，当煤炭的尺寸量值处于预设的尺寸异常区间之内时，则生成尺寸异常信号；以生成的第一个异常反馈类型信号为依据，并从该监测点后面的若干个监测点中随机选取1个监测点，并获取该监测点生成的异常反馈类型信号，当随机选取的监测点生成与之前相同的异常反馈类...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永福，张恩明，朱安宁，程训龙，
申请(专利权)人：华洋通信科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：