CN111126192A - 一种基于深度学习煤矿井下物体状态识别*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于深度学***台、算法模型、控制平台等,通过基于深度学***台,加载由矿井物体状态实例素材收集生成的训练数据集,对煤矿井下物体状态进行训练,得到算法模型后,通过控制平台或直接导入到AI摄像机或NVR,AI摄像机或NVR通过对实时视频流进行人工智能分析,识别出所训练的物体异常状态,将推理结果推送给控制平台,控制平台将物体异常推送给管理员,对物体异常状态进行审核,并与现场管理者进行通讯联络,确认异常状态已经得到妥善处理。本发明避免安全事故的发生。可对物体状态进行记录,并现场对物体状态进行警示,适用范围广。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于深度学习煤矿井下物体状态识别***,属于人工智能领域。
背景技术
我国绝大多数煤矿具有地质条件复杂、开采难度大、灾害类型多、分布面广等特点,人的不安全行为和物的不安全状态等隐患众多,导致煤矿安全生产事故时有发生,致使人身伤亡。因煤矿井下点多面广环节多,现场安监员不可能面面俱到,也不可能24小时一刻不离地盯在某一地点,照成***盲点多、风险点多,煤矿安全管理成本增加。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于深度学习煤矿井下物体状态识别***,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的本发明采用以下技术方案:一种基于深度学***台(S3)、算法模型(S4)、控制平台(S5)、AI摄像机/NVR (S6)、异常信息审核(S7)、异常状态处理(S8);AI训练平台(S3)是基于深度学***台,通过矿井物体状态实例素材收集(S1)收集煤矿井下物体状态,并生成训练数据集(S2)然后上传至AI训练平台(S3),AI训练平台(S3)通过加载训练数据集(S2)对煤矿井下物体状态素材进行分类训练,通过对煤矿井下物体状态素材的训练、校验,可以得到煤矿井下物体状态算法模型(S4);
通过控制平台(S5)可以控制AI摄像机/NVR(S6)、发起物体异常信息审核(S7),可以读取AI摄像机/NVR(S6)实时视频流及录像,通过控制平台(S5)可以对算法模型迭代训练。
作为本发明进一步的方案,通过AI训练平台(S3)得到煤矿井下物体状态算法模型(S4),通过控制平台(S5)导入到AI摄像机/NVR(S6)或直接导入到AI摄像机/NVR(S6),使AI摄像机/NVR(S6)具备智能识别所训练煤矿井下物体状态的能力。
作为本发明进一步的方案,当AI摄像机/NVR(S6)智能识别到所训练煤矿井下物体状态异常,通过向控制平台(S5)推送推理结果,控制平台(S5)收到推理结果,将物体状态异常信息推送给管理员进行物体状态异常信息审核(S7),管理员与现场管理者进行通讯联络,确保异常状态处理(S8),并反馈物体异常状态处理情况,避免煤矿井下因物体状态异常照成的安全事故。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明基于煤矿企业物体状态智能分析需求,利用基于深度学***台,构建煤矿井下物体状态识别方法,以期解决煤矿企业安全生产管理过程中遇到的困境,减少安全管理投入,提升安全生产智能化管理水平,最终减少事故发生;能够通过视频流检测煤矿井下物体状态异常,并发出警示信息,避免安全事故的发生。本发明可通过视频流智能识别物体状态,对物体状态进行记录,并现场对物体状态进行警示,适用范围广。附图说明
图1为本发明***原理框图。
图中:S1、矿井物体状态实例素材收集,S2、训练数据集,S3、AI训练平台,S4、算法模型,S5、控制平台,S6、AI摄像机/NVR,S7、异常信息审核,S8、异常状态处理。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的阐述。
一种基于深度学***台(S3)、算法模型(S4)、控制平台(S5)、AI摄像机/NVR(S6)、异常信息审核(S7)、异常状态处理(S8);AI训练平台(S3)是基于深度学***台,通过矿井物体状态实例素材收集(S1)收集煤矿井下物体状态,并生成训练数据集(S2)然后上传至AI训练平台(S3),AI训练平台(S3)通过加载训练数据集(S2)对煤矿井下物体状态素材进行分类训练,通过对煤矿井下物体状态素材的训练、校验,可以得到煤矿井下物体状态算法模型(S4);
通过控制平台(S5)可以控制AI摄像机/NVR(S6)、发起物体异常信息审核(S7),可以读取AI摄像机/NVR(S6)实时视频流及录像,通过控制平台(S5)可以对算法模型迭代训练。
通过AI训练平台(S3)得到煤矿井下物体状态算法模型(S4),通过控制平台(S5)导入到AI摄像机/NVR(S6)或直接导入到AI摄像机/NVR(S6),使AI摄像机/NVR (S6)具备智能识别所训练煤矿井下物体状态的能力。
当AI摄像机/NVR(S6)智能识别到所训练煤矿井下物体状态异常,通过向控制平台(S5)推送推理结果,控制平台(S5)收到推理结果,将物体状态异常信息推送给管理员进行物体状态异常信息审核(S7),管理员与现场管理者进行通讯联络,确保异常状态处理(S8),并反馈物体异常状态处理情况,避免煤矿井下因物体状态异常照成的安全事故。
本发明***的识别方法,包括如下步骤:
包括素材采集、物体状态模型训练、物体状态算法模型加载、物体状态识别。
1、素材采集;
首先确定需要识别的煤矿井下物体异常状态,如煤矿井下安全设施不复位、煤仓堆煤、皮带跑偏、水仓积水检测、密闭墙损坏等,然后跟据不同的煤矿井下物体状态进行现场实例素材收集,生成训练数据集。
2、物体状态算法模型训练;
首先,在基于深度学***台上加载训练数据集,对不同的物体状态进行分类,通过设置感兴趣区域,使算法训练只针对该区域进行训练。通多对煤矿井下物体状态素材的训练、校验,可生成煤矿井下物体状态算法模型。
3、物体状态模型加载;
物体状态模型训练完成后,通过AI训练平台对算法模型进行生成。算法模型部署和任务下发可以通过控制平台加载到前端AI摄像机或者NVR,或者直接加载到前端AI摄像机或者NVR,控制平台对算法模型进行迭代训练,以期达到最佳效果。
4、物体状态识别;
通过已经加载煤矿井下物体状态算法模型的前端AI摄像机或者NVR,人工智能的分析所拍视频中是否有物体异常状态,如果有物体异常状态,则将推理结果推送给控制平台,控制平台将物体异常状态信息推送给管理员,管理员现场管理者进行通讯联络,确保物体异常状态得到有效处理。
本发明工作原理:本发明设计适用于煤矿物体状态人工智能识别,通过基于深度学***台,对煤矿井下物体状态进行训练,得到算法模型后,通过导入到AI摄像机或NVR,AI摄像机或NVR通过对实时视频流进行人工智能分析,识别出所训练的物体状态,将推理结果推送给控制平台,控制平台将物体状态信息推送给管理员,对物体状态信息进行信息审核、通讯确认,同时向物体状态地点推送信息,促使现场声光警示。
以上所述为本发明较佳实施例,对于本领域的普通技术人员而言,根据本发明的教导,在不脱离本发明的原理与精神的情况下,对实施方式所进行的改变、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于深度学***台(S3)、算法模型(S4)、控制平台(S5)、AI摄像机/NVR (S6)、异常信息审核(S7)、异常状态处理(S8);AI训练平台(S3)是基于深度学***台,通过矿井物体状态实例素材收集(S1)收集煤矿井下物体状态,并生成训练数据集(S2)然后上传至AI训练平台(S3),AI训练平台(S3)通过加载训练数据集(S2)对煤矿井下物体状态素材进行分类训练,通过对煤矿井下物体状态素材的训练、校验,可以得到煤矿井下物体状态算法模型(S4);
通过控制平台(S5)可以控制AI摄像机/NVR(S6)、发起物体异常信息审核(S7),可以读取AI摄像机/NVR(S6)实时视频流及录像,通过控制平台(S5)可以对算法模型迭代训练。
2.根据权利要求1所述一种基于深度学***台(S3)得到煤矿井下物体状态算法模型(S4),通过控制平台(S5)导入到AI摄像机/NVR(S6)或直接导入到AI摄像机/NVR(S6),使AI摄像机/NVR(S6)具备智能识别所训练煤矿井下物体状态的能力。
3.根据权利要求1所述一种基于深度学***台(S5)推送推理结果,控制平台(S5)收到推理结果,将物体状态异常信息推送给管理员进行物体状态异常信息审核(S7),管理员与现场管理者进行通讯联络,确保异常状态处理(S8),并反馈物体异常状态处理情况,避免煤矿井下因物体状态异常照成的安全事故。
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