[發明專利]鋼鐵廠的視頻監控方法及其系統有效
| 申請號: | 202110690994.4 | 申請日: | 2021-06-22 |
| 公開(公告)號: | CN113422931B | 公開(公告)日: | 2023-03-31 |
| 發明(設計)人: | 王維治 | 申請(專利權)人: | 深圳英飛拓智能技術有限公司 |
| 主分類號: | H04N7/18 | 分類號: | H04N7/18 |
| 代理公司: | 深圳市精英專利事務所 44242 | 代理人: | 武志峰 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市龍華區觀湖街道*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 鋼鐵廠 視頻 監控 方法 及其 系統 | ||
1.一種鋼鐵廠的視頻監控方法,其特征在于,包括:
通過安裝在爐口和出鐵口的高強光區域的藍光攝像機獲取爐口和出鐵口的視頻畫面;
通過安裝在出鐵口和出鋼口的高溫高粉塵區域的高溫防爆攝像機獲取出鐵口和出鋼口的視頻畫面,其中,所述高溫防爆攝像機的外部設有防護夾層,所述防護夾層內設有循環冷卻系統,所述高溫防爆攝像機的前端蓋設有壓縮氣道并在前端蓋處形成防塵風簾;所述高溫防爆攝像機上設有三路高壓氣道,第一路所述高壓氣道在所述高溫防爆攝像機的防護罩前端吹出,第二路所述高壓氣道在所述高溫防爆攝像機的機身和鏡頭處向前吹出,第三路所述高壓氣道在所述高溫防爆攝像機上朝向爐壁和爐膛吹出;
通過安裝在窯爐內部的高溫內窺攝像機獲取窯爐內部的視頻畫面;
將所述藍光攝像機、高溫防爆攝像機以及高溫內窺攝像機拍攝的視頻畫面發送至智能盒子;
基于所述智能盒子獲取的視頻畫面,采用神經網絡深度學習算法實時監控各個區域的情況;
其中,所述通過安裝在出鐵口和出鋼口的高溫高粉塵區域的高溫防爆攝像機獲取出鐵口和出鋼口的視頻畫面,包括:在有霧場景下采用圖像算法進行畫面處理,得到出鐵口和出鋼口的視頻畫面;在夜晚場景下采用降噪算法進行畫面處理,得到出鐵口和出鋼口的視頻畫面。
2.根據權利要求1所述的鋼鐵廠的視頻監控方法,其特征在于,所述通過安裝在爐口和出鐵口的高強光區域的藍光攝像機獲取爐口和出鐵口的視頻畫面的步驟包括:
采用強光抑制圖像處理算法進行抑制強光反射,并結合內設的濾光片,以對爐口和出鐵口處產生的高溫燃燒強光進行過濾,得到爐口和出鐵口的視頻畫面。
3.根據權利要求1所述的鋼鐵廠的視頻監控方法,其特征在于,所述通過安裝在窯爐內部的高溫內窺攝像機獲取窯爐內部的視頻畫面,包括:
采用高溫老化方法處理所述高溫內窺攝像機;
在強逆光的環境下采用具備超動態范圍的強光抑制算法對畫面進行強光過濾,得到窯爐內部的視頻畫面。
4.根據權利要求1所述的鋼鐵廠的視頻監控方法,其特征在于,還包括:
通過安裝在鋼鐵廠的出鐵口附近區域和煉鐵爐附近區域的第一攝像機獲取出鐵口附近區域和煉鐵爐附近區域的視頻畫面;
基于所述智能盒子對出鐵口附近區域和煉鐵爐附近區域的視頻畫面進行區域入侵檢測、越線檢測以及聲音異常檢測。
5.根據權利要求1所述的鋼鐵廠的視頻監控方法,其特征在于,還包括:
通過安裝在鋼鐵廠的廠區、辦公室區域、貴重物品存放區域的第二攝像機獲取鋼鐵廠的廠區、辦公室區域、貴重物品存放區域的視頻畫面;
基于所述智能盒子對廠區、辦公室區域、貴重物品存放區域的視頻畫面進行遺失檢測和移動偵測檢測。
6.根據權利要求1所述的鋼鐵廠的視頻監控方法,其特征在于,還包括:
通過安裝在鋼鐵廠入口區域的第三攝像機,獲取鋼鐵廠入口區域的視頻畫面;
基于所述智能盒子對鋼鐵廠入口區域的視頻畫面中進出鋼鐵廠入口區域的車輛進行動態視頻和靜態圖像高精度識別處理。
7.根據權利要求1所述的鋼鐵廠的視頻監控方法,其特征在于,還包括:
通過安裝在鋼鐵廠的蓄水池區域的第四攝像機,獲取蓄水池區域的視頻畫面;
基于所述智能盒子對蓄水池區域的視頻畫面中的蓄水池液位進行液位監測。
8.一種鋼鐵廠的視頻監控系統,其特征在于,包括:
第一攝像單元,用于通過安裝在爐口和出鐵口的高強光區域的藍光攝像機獲取爐口和出鐵口的視頻畫面;
第二攝像單元,用于通過安裝在出鐵口和出鋼口的高溫高粉塵區域的高溫防爆攝像機獲取出鐵口和出鋼口的視頻畫面;
第三攝像單元,用于通過安裝在窯爐內部的高溫內窺攝像機獲取窯爐內部的視頻畫面,其中,所述高溫防爆攝像機的外部設有防護夾層,所述防護夾層內設有循環冷卻系統,所述高溫防爆攝像機的前端蓋設有壓縮氣道并在前端蓋處形成防塵風簾;所述高溫防爆攝像機上設有三路高壓氣道,第一路所述高壓氣道在所述高溫防爆攝像機的防護罩前端吹出,第二路所述高壓氣道在所述高溫防爆攝像機的機身和鏡頭處向前吹出,第三路所述高壓氣道在所述高溫防爆攝像機上朝向爐壁和爐膛吹出;
發送單元,用于將所述藍光攝像機、高溫防爆攝像機以及高溫內窺攝像機拍攝的視頻畫面發送至智能盒子;
監控單元,用于基于所述智能盒子獲取的視頻畫面,采用神經網絡深度學習算法實時監控各個區域的情況;
其中,所述第三攝像單元包括:在有霧場景下采用圖像算法進行畫面處理,得到出鐵口和出鋼口的視頻畫面,在夜晚場景下采用降噪算法進行畫面處理,得到出鐵口和出鋼口的視頻畫面。
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