[發明專利]基于5G網絡的電廠輸煤皮帶堆煤檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202011565501.6
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN112686124A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 武愛斌;魏小慶;毛旭初;吳爽;卞志剛;劉文杰;王龍
• 申請（專利權）人: 朗坤智慧科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/20;G06K9/62;H04N5/232
• 代理公司: 南京協行知識產權代理事務所(普通合伙) 32493
• 代理人: 蔣志棟

1.一種基于5G網絡的電廠輸煤皮帶堆煤檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

將無線攝像頭連接到5G CPE設備上；

通過無線攝像頭采集輸煤皮帶堆煤圖像數據；

對堆煤圖像數據進行數據增強；

通過標注工具對輸煤皮帶堆煤圖像進行標注，構建堆煤圖像數據集；

將堆煤圖像數據集輸入到預先訓練好的堆煤檢測模型中進行檢測。

2.如權利要求1所述的基于5G網絡的電廠輸煤皮帶堆煤檢測方法，其特征在于，所述對堆煤圖像數據進行數據增強的方法中的增強包括強包括平移、旋轉、增強亮度和對比度中的一種或多種。

3.如權利要求1所述的基于5G網絡的電廠輸煤皮帶堆煤檢測方法，其特征在于，所述通過標注工具對輸煤皮帶堆煤圖像進行標注，構建堆煤圖像數據集的方法包括：

選擇標注工具；

使用標注工具對收集出現堆煤的電廠輸煤皮帶堆煤圖像數據進行標注，從而獲得帶標注的堆煤圖像數據集。

4.如權利要求3所述的基于5G網絡的電廠輸煤皮帶堆煤檢測方法，其特征在于，所述標注工具為VGG Image Annotator圖片標注工具。

5.如權利要求3所述的基于5G網絡的電廠輸煤皮帶堆煤檢測方法，其特征在于，所述使用標注工具對收集出現堆煤的電廠輸煤皮帶堆煤圖像數據進行標注，從而獲得帶標注的堆煤圖像數據集的方法包括：

標注每一張輸煤皮帶圖像的待檢測目標的類別，即堆煤；

標注每一張輸煤皮帶圖像中堆煤發生位置的邊界框；

把標注的結果導出并轉換成YOYO要求的格式。

6.如權利要求1所述的基于5G網絡的電廠輸煤皮帶堆煤檢測方法，其特征在于，所述堆煤檢測模型的訓練方法包括

設置YOLOv3架構所需配置文件；

將歷史堆煤圖像數據集劃分為訓練集以及數據集；

在訓練集上訓練堆煤檢測模型；

在測試集上評估堆煤檢測模型的性能，完成堆煤檢測模型建立。

7.如權利要求6所述的基于5G網絡的電廠輸煤皮帶堆煤檢測方法，其特征在于，所述在訓練集上訓練堆煤檢測模型的方法包括：

選擇Darknet作為YOLOv3架構的基礎網絡

下載YOLOv3在COCO數據集上預訓練的權重

使用預訓練的權重，在輸煤皮帶圖像訓練集上進行遷移學習，完成模型訓練。

8.如權利要求7所述的基于5G網絡的電廠輸煤皮帶堆煤檢測方法，其特征在于，所述在測試集上評估堆煤檢測模型的性能，完成堆煤檢測模型建立的方法包括：

使用mAP指標評估模型識別堆煤的平均精度；

設置IOU閾值，評估模型識別和定位堆煤的整體性能。

9.一種基于5G網絡的電廠輸煤皮帶堆煤檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

設備安裝模塊，適于將無線攝像頭連接到5G CPE設備上；

數據采集模塊，適于通過無線攝像頭采集輸煤皮帶堆煤圖像數據；

數據處理模塊，適于對堆煤圖像數據進行數據增強；

數據標注模塊，適于通過標注工具對輸煤皮帶堆煤圖像進行標注，構建堆煤圖像數據集；

檢測模塊，適于將堆煤圖像數據集輸入到預先訓練好的堆煤檢測模型中進行檢測。

10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有一個或一個以上的指令，其特征在于，所述一個或一個以上的指令內的風險分析的裝置的處理器執行時實現權利要求1至8中任一所述的基于5G網絡的電廠輸煤皮帶堆煤檢測方法。