【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于煤矿井下视频ai智能分析及设备智能控制领域，特别涉及一种基于轻量级语义分割的煤流监测方法及控制系统。
技术介绍
1、随着煤炭行业的不断发展和安全环保标准的不断提高，煤流监测的重要性日益凸显。传统的人工巡查和固定传感器监测方式难以满足现代矿山对精细化、智能化运营的要求，尤其在煤流速度控制、煤量统计以及早期风险预警等方面存在较大局限。例如，煤流堵塞可能导致生产线停滞；而煤流不均则会影响整体产量和能耗效率。因此，基于先进视觉技术和智能算法的煤流监测系统，能够在很大程度上弥补传统手段的不足，实时准确地把握煤流状态，为安全生产提供有力保障。当前，人工智能特别是深度学习领域的进展，极大地推动了图像识别和处理技术的发展，使其在工业应用中的表现愈发出色。轻量级的语义分割模型能够在低功耗、低成本的嵌入式设备上实现高性能的实时图像处理，这为在煤矿现场环境部署实施煤流监测系统创造了条件。此外，物联网技术使得大量的前端感知设备(如高清摄像头)能够与后端的数据处理平台无缝连接，实现煤流图像数据的高速传输与即时分析。结合这两项技术，煤流监测系统可以实时提取煤流的图像特征，进行精准的煤流分割和状态判断，进一步转化为对煤炭输送设备的有效控制指令，实现整个流程的智能化闭环管理。因此，本专利技术通过高清摄像仪获取皮带煤流图像数据，基于轻量级语义分割方法实时分析煤流状态，通过对煤流状态的判断做出对皮带运行状态及运行速度的控制，当皮带处于异常负载状态时，系统将发出异常报警，报警结果以语音提醒或声光报警等形式进行展示。
技术实现
1、针对现有技术方法存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于轻量级语义分割煤流监测方法及控制系统，旨在解决当前运输皮带煤流监测系统末端部署不易，煤流监测结果准确度有待提升，皮带控制智能化较低的问题。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的方案是：一种基于轻量级语义分割煤流监测方法及控制系统，包括数据采集模块，核心计算模块和人机交互模块，所述数据采集模块包括安装在皮带上方的高清本安型摄像仪和补光灯，通过高清本安型摄像仪采集煤流视频数据；所述核心计算模块包含本安型边缘计算网关，在边缘计算网关内部嵌入的轻量级语义分割系统、煤流量计算系统和联动控制系统；所述人机交互模块包括报警器、计算机主机和显示器，通过主机和显示器展示煤流分析界面，所述煤流分析界面包括数据采集模块采集的煤流视频，以及核心计算模块对煤流视频分析后的煤流数据和相关统计信息。
3、所述轻量级语义分割系统以unet3+为基础框架，采用mix vision transformer_b0替代原unet3+框架在编码阶段的部分或全部卷积块，在减少参数的前提下，有效地提取和整合图像的全局上下文特征，改善模型的表征能力，删除unet3+原有的深度监督结构，通过减少非必要的参数量，使模型更为简洁，实现在有限计算资源下的快速部署和高效运行，在unet3+的每个跳跃连接点嵌入了triplet attention注意力机制，能够兼顾特征图的通道维度和空间维度信息，强化不同层次、不同维度特征之间的交互作用，进一步提升模型理解和解析图像的能力，从而显著提高最终的语义分割精度。
4、进一步，通过轻量级语义分割系统对煤流视频数据进行预处理和后处理。
5、所述预处理的过程包括：
6、步骤一：人工规定感兴趣区域并记录感兴趣区域的坐标点为r1,r2,r3…ri；
7、步骤二：根据感兴趣区域的坐标进行截取原始图像；
8、步骤三：将截取到的图像送入神经网络模型进行推理计算。
9、所述后处理的过程包括：
10、步骤一：根据r1,r2,r3…ri在原始图像上画出感兴趣区域；
11、步骤二：根据r1,r2,r3…ri将输出的掩膜图像定位到原始图像区域；
12、步骤三：将感兴趣区域，掩膜图像叠加在原始图像上，得到推理结果图像。进一步，本专利技术所述轻量级语义分割系统使用的损失函数为：
13、l＝λ1l1+λ2l2；
14、其中λ1为0.7，λ2为0.3。
15、其中l1的计算公式：
16、
17、其中tp：正确预测的正类像素点数量；tn：正确预测的负类像素点数量；fp：错误预测为正类的负类像素点数量；fn：错误预测为负类的正类像素点数量。
18、l2的计算公式：
19、
20、其中，m表示类别数，yc是一维向量，元素只有0和1两种取值，如果该类别和样本的类别相同就取1，否则取0，pc表示预测样本属于c的概率；ωc＝(n-nc)/n，n表示像素点总数，nc表示属于类别c的真实标注区域所覆盖的像素数目。
21、进一步，本专利技术所述轻量级语义分割系统计算煤流量的公式为：
22、
23、其中，sr表示在所规定感兴趣区域内，通过语义分割得到的煤流区域面积，s表示所规定感兴趣区域面积，f表示每秒处理的视频帧数。
24、本专利技术的有益效果：本专利技术所述基于轻量级语义分割的煤流监测方法及控制系统，具体优点为：
25、(1)边缘部署便捷性：采用轻量级语义分割网络，特别是基于unet3+改进的框架，并结合mix vision transformer_b0和triplet attention机制，在保证煤流分割精度的同时，大大降低了模型复杂度，使得模型能够在边缘计算网关上实现快速部署和高效运行。
26、(2)煤流识别准确性提升：通过引入transformer架构、triplet attention机制和所述loss函数，模型能更好地捕捉图像全局上下文信息和多维度特征交互，提高了煤流与背景的区分度，有效解决了煤流边界不清晰的难题，进而提升了煤流检测的准确性和鲁棒性。
27、(3)实时监控与智能联动控制：系统具备实时煤流视频数据分析、煤流量精确计算以及根据煤流量状态智能调节皮带转速等功能，实现了对皮带运输系统的精细化管理和自动化控制。
28、(4)安全高效的预警与交互机制：配备矿用本安型设备，确保整个系统的安全性，并通过语音或声光报警器及时提醒工作人员异常情况，同时记录报警时刻的图像抓拍，便于事后分析和处理。
29、(5)集成化与可视化：系统包含了数据采集、核心计算、人机交互等多个模块，形成了一个完整的闭环解决方案，煤流分析界面直观展示了实时煤流状态和历史报警信息，方便工作人员实时掌握煤流状况及控制效果。
30、(6)灵活适应性与可靠性增强：可根据煤流量动态调整皮带转速，对多种煤流状态(如超载、正常、少煤、空载)均有对应的操作预案，既能保证生产效率，又能有效避免设备过度磨损或其他潜在风险，提高了系统的可靠性和适应性。
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1.一种基于轻量级语义分割煤流监测方法及控制系统，其特征在于，包括数据采集模块，核心计算模块和人机交互模块，所述数据采集模块包括安装在皮带上方的高清本安型摄像仪和补光灯，通过高清本安型摄像仪采集煤流视频数据；所述核心计算模块包含本安型边缘计算网关，在边缘计算网关内部嵌入的轻量级语义分割系统、煤流量计算系统和联动控制系统；所述人机交互模块包括报警器、计算机主机和显示器，通过主机和显示器展示煤流分析界面，所述煤流分析界面包括数据采集模块采集的煤流视频，以及核心计算模块对煤流视频分析后的煤流数据和相关统计信息；
2.根据权利要求1所述的基于轻量级语义分割煤流监测方法及控制系统，其特征在于，通过轻量级语义分割系统对煤流视频数据进行预处理和后处理，
3.根据权利要求1所述的基于轻量级语义分割煤流监测方法及控制系统，其特征在于，所述轻量级语义分割系统使用的损失函数为：
4.根据权利要求1所述的基于轻量级语义分割煤流监测方法及控制系统，其特征在于，所述轻量级语义分割系统计算煤流量的公式为：
【技术特征摘要】
1.一种基于轻量级语义分割煤流监测方法及控制系统，其特征在于，包括数据采集模块，核心计算模块和人机交互模块，所述数据采集模块包括安装在皮带上方的高清本安型摄像仪和补光灯，通过高清本安型摄像仪采集煤流视频数据；所述核心计算模块包含本安型边缘计算网关，在边缘计算网关内部嵌入的轻量级语义分割系统、煤流量计算系统和联动控制系统；所述人机交互模块包括报警器、计算机主机和显示器，通过主机和显示器展示煤流分析界面，所述煤流分析界面包括数据采集模块采集的煤流视频，以及核心计...
【专利技术属性】
技术研发人员：高欧阳，宋贵科，皇行涛，杨帅，高梦阳，高阳，韦金阳，
申请(专利权)人：郑州恒达智控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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