[發(fā)明專利]一種基于計算機視覺算法的井下支護工序識別方法及系統(tǒng)

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• 申請日: 2022-12-02
• 公開（公告）號: CN115984762A
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 梁輝;劉志;朱曉寧
• 申請（專利權(quán)）人: 精英數(shù)智科技股份有限公司
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06M1/272
• 代理公司: 北京匯鑫君達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11769
• 代理人: 劉湘菲

本發(fā)明是關(guān)于一種基于計算機視覺算法的井下支護工序識別方法及系統(tǒng)。該方法包括：采集井下支護作業(yè)區(qū)域的圖像；通過訓(xùn)練后的目標(biāo)檢測算法從所述圖像中提取鉆機、鉆頂信息；根據(jù)所述鉆機、鉆頂信息計算井下支護工序參數(shù)。本發(fā)明提供的技術(shù)方案，通過攝像機采集永久支護圖像，通過目標(biāo)檢測算法提取鉆機相關(guān)特征信息，結(jié)合永久支護動作規(guī)律，設(shè)計針對永久支護場景的參數(shù)計算。相對傳統(tǒng)方法，可以很大程度上提高永久支護統(tǒng)計的實時性，提高統(tǒng)計精度，降低人力成本。此外，該方案無需對現(xiàn)有支護鉆機做硬件改動，降低改造成本。本方案在永久支護場景下，具有針對性強，識別率高、泛化能力強等優(yōu)點。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機視覺及井下人員施工安全領(lǐng)域，尤其涉及一種基于計算機視覺算法的井下支護工序識別方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著人工智能技術(shù)與5G技術(shù)的發(fā)展，人工智能在智能檢測方向的應(yīng)用越來越廣泛，我國是能源大國，能源開采安全是業(yè)界高度重視的問題。支護作業(yè)屬于掘進范圍，為后續(xù)開采能源做鋪墊。為了保證監(jiān)管井下工人作業(yè)安全，防止井下出現(xiàn)墻壁坍塌現(xiàn)象，我們設(shè)計了基于計算機視覺的算法，對井下永久支護進行識別，在降低人力物力的同時，確保井下永久支護作業(yè)如期按照要求數(shù)量，深度完成。

目前永久支護數(shù)量、深度統(tǒng)計主要依靠人力監(jiān)督，故此可能收到多種因素的影響，使得人員工作效率降低，或者出現(xiàn)誤報、瞞報現(xiàn)象，造成永久支護質(zhì)量不達標(biāo)。

發(fā)明內(nèi)容

為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供一種基于計算機視覺算法的井下支護工序識別方法及系統(tǒng)，通過現(xiàn)有的攝像機，通過目標(biāo)檢測算法提取打鉆過程中鉆機相關(guān)特征，結(jié)合打鉆過程分析算法，實現(xiàn)針對永久支護作業(yè)場景的精準(zhǔn)識別，在場景滿足基本識別需求的前提下，算法準(zhǔn)確率較高。

根據(jù)本發(fā)明實施例的第一方面，提供一種基于計算機視覺算法的井下支護工序識別方法，包括：

采集井下支護作業(yè)區(qū)域的圖像；

通過訓(xùn)練后的目標(biāo)檢測算法從所述圖像中提取鉆機、鉆頂信息；

根據(jù)所述鉆機、鉆頂信息計算井下支護工序參數(shù)。

進一步，根據(jù)所述鉆機、鉆頂信息計算井下支護工序參數(shù)，具體包括：

當(dāng)首次識別到鉆頂?shù)闹眯哦瘸^設(shè)定閾值時，記錄當(dāng)前時間向前推預(yù)設(shè)時長作為本次打鉆的開始狀態(tài)，并記錄當(dāng)前鉆機的高度作為鉆機上下運動的臨界值；

當(dāng)連續(xù)未識別到鉆頂?shù)膸瑪?shù)超過設(shè)定閾值，且鉆機下降到上下運動的臨界值以下時，記為本次打鉆的結(jié)束狀態(tài)，并記錄一次打鉆次數(shù)。

進一步，該方法還包括：

根據(jù)打鉆開始后預(yù)設(shè)幀數(shù)內(nèi)鉆機的寬度和中心點坐標(biāo)確定本次打鉆過程中鉆頂?shù)倪\動范圍。

進一步，根據(jù)所述鉆機、鉆頂信息計算井下支護工序參數(shù)，具體包括：

當(dāng)在所述運動范圍內(nèi)，首次識別到鉆頂?shù)闹眯哦瘸^設(shè)定閾值時，記錄當(dāng)前時間向前推預(yù)設(shè)時長作為本次打鉆的開始狀態(tài)，并記錄當(dāng)前鉆機的高度作為鉆機上下運動的臨界值；

當(dāng)在所述運動范圍內(nèi)，連續(xù)未識別到鉆頂?shù)膸瑪?shù)超過設(shè)定閾值，且鉆機下降到上下運動的臨界值以下時，記為本次打鉆的結(jié)束狀態(tài)，并記錄一次打鉆次數(shù)。

進一步，根據(jù)所述鉆機、鉆頂信息計算井下支護工序參數(shù)，具體包括：

當(dāng)最后一次識別到鉆頂?shù)倪B續(xù)幀數(shù)或持續(xù)時長超過設(shè)定閾值時，根據(jù)此時記錄的打鉆次數(shù)計算打鉆深度。

根據(jù)本發(fā)明實施例的第二方面，提供一種基于計算機視覺算法的井下支護工序識別系統(tǒng)，包括：

圖像采集模塊，用于采集井下支護作業(yè)區(qū)域的圖像；

目標(biāo)檢測模塊，用于通過訓(xùn)練后的目標(biāo)檢測算法從所述圖像中提取鉆機、鉆頂信息；