[發明專利]一種基于深度學習的矸石充填搗實機構防碰撞應用方法

有效

• 申請號: 202010870773.0
• 申請日: 2020-08-26
• 公開（公告）號: CN112347841B
• 公開（公告）日: 2022-07-26
• 發明（設計）人: 高浩;胡敏;李昊倫;金曉燕;成超
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06V10/82
• 分類號: G06V10/82;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/44;G06V20/40;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 韓紅莉

本發明公開了一種基于深度學習的矸石充填搗實機構防碰撞應用方法，制作矸石充填搗實數據集并使用神經網絡進行訓練，訓練得到權重；視頻以逐幀圖片形式輸入神經網絡，使用訓練好的權重對搗實過程中的搗實機構和刮板輸送機進行預測識別；步驟三，通過測距算法測出搗實過程中刮板輸送機和壓實板之間的距離；步驟四，設置安全閾值，若刮板輸送機和搗實機構之間的距離大于安全閾值，則控制系統控制搗實機構正常運行；若刮板輸送機和搗實機構之間的距離小于安全閾值，則控制系統控制搗實機構停止運行，調整搗實機構與刮板輸送機之間的距離。通過深度學習的方法將目標檢測問題轉化為回歸問題，有效解決了搗實機構與刮板輸送機之間防碰撞的問題。

技術領域

本發明涉及一種基于深度學習的矸石充填搗實機構防碰撞應用方法，屬于煤礦搗實視覺自動檢測識別控制技術領域。

背景技術

我國目前每年由于煤炭開采塌陷土地面積約4萬公頃,受煤炭開采影響下沉的土地面積約60萬公頃，直接經濟損失約20億元。煤礦開采造成的土地破壞不僅使農民失去賴以生存的土地，而且還導致了一系列嚴重的社會與生態環境問題。

礦井一直重視礦區的資源與環境協調發展，著力尋求合理開發利用礦產資源、保護地表建筑和保護環境的新途徑。自2008年以來，由于煤礦矸石充填搗實能夠很好的保護環境，矸石充填搗實系統也隨之被廣泛使用在煤礦開采保護中。然而傳統的矸石充填搗實系統需要礦工長時間24小時輪班保持在礦井下，通過工作經驗手動來操作矸石充填搗實系統。這樣會大量耗費人力，隨著人力的費用越來越高昂。如果一直保持數人的輪班工作，不僅是對人力資源的浪費，而且受到煤礦復雜環境的影響，人工操作在輪班倒的情況下會不可避免的造成操作上的失誤和疏漏。在實際的工程操作中，發生了多起搗實機構撞斷刮板輸送機的事故。這些如果一直保持人工操作的話，這些情況顯然是不可避免的。傳

由于壓實扳與后部底卸式刮板輸送機之間的動作關系和安全距離，傳統的到位、限位、傾角等動作感知傳感器無法利用，一是搗實機構與刮板輸送機之間安裝外置傳感器無法固定或固定位置不佳，無法正常發揮傳感器作用；二是搗實機構屬于動作部位，傳感器運行環境與電源提供、線纜管理等問題難以解決，傳感器、線纜極易在搗實過程中損壞，造成系統保護不工作，影響整個充填搗實系統的工作效率，如何摒棄傳統方式解決搗實機構防碰撞成為制約后部智能化升級改造必須要解決和攻克的最大技術難點。

現有技術中的視覺檢測方法大部分依靠工作臺、機械臂、CCD鏡頭等與標準圖像進行對比分析，這種方法速度慢且自動化程度不高。隨著深度學習的蓬勃發展，更多基于神經網絡的實時目標檢測方法成為視頻檢測的熱門研究方向，這種辦法速度快，精度高，同時可以實現端到端的檢測方案，自動化程度也比較高。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是克服現有技術的缺陷，提供一種基于深度學習的矸石充填搗實機構防碰撞應用方法，該方法實現了基于視頻的實時目標檢測，能將傳統的圖像處理、目標檢測、測距算法與PLC控制進行封裝統一，提高檢測的自動化程度和精確度。

為達到上述目的，本發明提供一種基于深度學習的矸石充填搗實機構防碰撞應用方法，包括以下步驟：

步驟一，制作數據集并使用神經網絡進行訓練，訓練得到相應的權重；

步驟二，視頻以逐幀圖片的形式輸入神經網絡，使用訓練好的權重對搗實過程中的搗實機構和刮板輸送機進行預測識別；

步驟三，通過測距算法測出搗實過程中刮板輸送機和壓實板之間的距離，設置安全閾值；

步驟四，若刮板輸送機和壓實板之間的距離大于安全閾值，則控制系統控制搗實機構正常運行；

若刮板輸送機和壓實板之間的距離小于安全閾值，則控制系統控制搗實機構停止運行，調整壓實板與刮板輸送機之間的距離，執行步驟三。