煤礦皮帶流量檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的核心算法是YOLOX結(jié)合了OpenCV庫(kù)進(jìn)行圖像處理，煤礦皮帶流量檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別出皮帶上是否有煤，以及煤炭的分布情況。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控?cái)z像頭捕捉到的視頻流，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)分析并識(shí)別出“開(kāi)機(jī)有煤”、“開(kāi)機(jī)無(wú)煤”和“停機(jī)有煤”三種狀態(tài)。這種狀態(tài)的識(shí)別對(duì)于煤礦的自動(dòng)化管理至關(guān)重要，因?yàn)樗梢约皶r(shí)地反饋皮帶的運(yùn)行狀態(tài)，從而避免因皮帶空轉(zhuǎn)或超載而造成的設(shè)備損壞和安全事故。為了確保系統(tǒng)的響應(yīng)速度，事件觸發(fā)的延遲被控制在3秒以內(nèi)。



在煤礦生產(chǎn)中，皮帶輸送機(jī)是運(yùn)輸煤炭的主要設(shè)備之一。為了提高生產(chǎn)效率和安全性，對(duì)皮帶輸送機(jī)上的煤炭流量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)變得尤為重要。本文介紹的煤礦皮帶流量檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)便是基于深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控?cái)z像頭實(shí)現(xiàn)皮帶運(yùn)行工作狀態(tài)下煤炭流量的自動(dòng)識(shí)別與監(jiān)測(cè)。一旦系統(tǒng)檢測(cè)到狀態(tài)變化，它將自動(dòng)生成一個(gè)帶有標(biāo)記框的證據(jù)視頻文件，時(shí)長(zhǎng)為10秒。這個(gè)視頻文件不僅作為事件的直接證據(jù)，而且也方便了后續(xù)的分析和審核工作。為了保證視頻文件的存儲(chǔ)和傳輸效率，系統(tǒng)將視頻大小限制在10M以內(nèi)，這通過(guò)調(diào)整視頻的編碼格式和壓縮率來(lái)實(shí)現(xiàn)。


煤礦皮帶流量檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)除了狀態(tài)識(shí)別，系統(tǒng)還能自動(dòng)檢測(cè)傳送皮帶的含煤量等級(jí)，包括滿溢、多煤、少煤和無(wú)煤狀態(tài)。這種分級(jí)檢測(cè)對(duì)于煤礦的精細(xì)化管理非常有幫助，因?yàn)樗梢愿鶕?jù)煤炭的流量調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，優(yōu)化資源分配。當(dāng)檢測(cè)到含煤量狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)，系統(tǒng)會(huì)生成事件通知，提醒管理人員及時(shí)采取措施。整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理念是實(shí)現(xiàn)煤礦生產(chǎn)的自動(dòng)化和智能化。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法和圖像處理技術(shù)，系統(tǒng)能夠減少人工監(jiān)控的需要，提高監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。同時(shí)，通過(guò)及時(shí)的事件通知和證據(jù)視頻的生成，系統(tǒng)為煤礦的安全管理提供了有力的技術(shù)支持。