CN111305176A - 一种智能清污机设备的控制方法、装置及系统 - Google Patents

一种智能清污机设备的控制方法、装置及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能清污机设备的控制方法，包括：S1，构建识别模型；S2，通过微型计算机与智能清污机设备通讯连接，并在微型计算机运行所述识别模型；S3，通过云台摄像机采集目标图像，并进行预处理；S4，输入至所述微型计算机内由所述识别模型进行计算，获得对所述智能清污机设备执行启停的输出值；S5，由所述微型计算机自动控制智能清污机设备的启停操作。

Description

一种智能清污机设备的控制方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及水利环保设备技术领域，尤其涉及一种智能清污机设备的控制方法、装置及系统。
背景技术
清污机广泛应用于城市污水处理厂、自来水厂、泵站、电厂进水口等进水渠，是大中小型水利水电工程常有的设施，用以拦阻可能进入引水道内的杂物，以保护水轮机、闸门、阀及管道等设备的正常运行。其中常见的回转式格栅清污机能够连续自动拦截并清除水中的漂浮物，通过回转的齿耙将污物从栅面捞出来，除污动作连续、排渣干净、分离效率高。
当前清污机的启停一般由电站值守人员手动操作，少数设备可以通过远程控制开关，但同样离不开人的监视和控制。一般而言，河道水位提高即有可能产生大量有害的漂浮物堆积，事件发生具有偶然性和突然性，对设备值守人员而言，工作乏味无趣，对企业而言，不得不为此支付人力成本，阻碍了水利水电自动化智能化进程。
发明内容
本发明提供一种智能清污机设备的控制方法、装置及系统，其在于利用人工智能识别技术解决河道漂浮物等目标识别、智能控制清污机工作，降低人力成本、提高水利水电工程设备安全系数。
为实现上述目的，本发明还提供一种智能清污机设备的控制方法，包括：
S1，构建识别模型；
S2，通过微型计算机与智能清污机设备通讯连接，并在微型计算机运行所述识别模型；
S3，通过云台摄像机采集目标图像，并进行预处理；
S4，输入至所述微型计算机内由所述识别模型进行计算，获得对所述智能清污机设备执行启停的输出值；
S5，由所述微型计算机自动控制智能清污机设备的启停操作。
优选的，在步骤S5中还包括，通过获得对所述智能清污机设备执行启停的输出值后，更改所述智能清污机设备中PLC控制器的输出缓存，从而实现智能控制所述智能清污机设备的启停操作。
优选的，在步骤S4中，所述计算还包括判断是否满足智能清污机设备的启停条件，所述启停条件包括：与所述智能清污机设备设定的安全距离内是否有人体目标，以及漂浮物目标是否达到设定的数量。
优选的，所述识别模型的构建包括：
S1-1，预先采集图像数据集；
S1-2，获取智能清污机设备的启停IO信号；
S1-3，基于VGG深度模型通过对所采集的图像数据集进行预处理后作为输入，并由所获取智能清污机设备的启停IO信号作为输出进行训练。
优选的，所述识别模型包括漂浮物识别模型和人体识别模型。
优选的，所述目标图像包括漂浮物目标图像和人体目标图像。
优选的，所述目标图像的采集范围包括：智能清污机设备的正前方水面、智能清污机设备的周边以及河道。
为实现上述目的，本发明还提供一种智能清污机设备的控制装置，包括：
构建模型单元，用于构建识别模型；
连接单元，用于通过微型计算机与智能清污机设备通讯连接，并在微型计算机运行所述识别模型；
采集单元，用于通过云台摄像机采集目标图像，并进行预处理；
计算单元，用于输入至所述微型计算机内由所述识别模型进行计算，获得对所述智能清污机设备执行启停的输出值；
控制单元，用于由所述微型计算机自动控制智能清污机设备的启停操作。
为实现上述目的，本发明还提供一种系统，包括：
智能清污机设备；
云台摄像机，所述云台摄像机用于采集目标图像；所述云台摄像机安装在所述智能清污机设备的减速机基座面向河道位置，以及安装在所述智能清污机设备的机体顶点位置；
微型计算机，与所述智能清污机设备通讯连接，运行所构建的识别模型；判断是否满足智能清污机设备的启停条件，并对所述智能清污机设备执行自动启停操作。
与现有技术相比较，本发明具有以下优点：
1、本发明作为智能清污机设备对原有人工手动操作的改进，进而实现智能识别并判定设备工作状态，并自动控制设备运行。
2、确保在无人值守过程中的安全，避免对误入智能清污机设备周边及河道的人员产生伤害。
3、可自动拟合经验操作与原始图像数据之间的误差，使得智能清污机设备运行过程越加与真实的操作人员工作相近。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的智能清污机设备的控制方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的智能清污机设备的控制装置的结构框图；
图3为本发明一实施例提供的一种系统的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
通过在智能清污机设备减速机基座安装漂浮物目标AI识别装置，其由卡片式微型计算机与云台摄像机组成。云台摄像机在工作前预调整角度，指向智能清污机设备正前方水面。卡片式微型计算机负责读取摄像机采集的水面图像及清污机启停信号数据，通过采集到的图像变换技术产生预设计的张量矩阵输入数据，输入漂浮物目标AI识别模型以及人体目标AI识别模型计算获得设备的控制输出，以便在不需人工干预的前提下，自主完成除污动作。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的智能清污机设备的控制方法的流程示意图，包括：
S1，构建识别模型；所述识别模型的构建包括：
S1-1，预先采集图像数据集；
S1-2，获取智能清污机设备的启停IO信号；
其中，启停IO信号从电控箱引出，而智能清污机设备的继电器开关可直接被卡片微型计算机的端口采集获得。
S1-3，基于VGG深度模型通过对所采集的图像数据集进行预处理后作为输入，并由所获取智能清污机设备的启停IO信号作为输出进行训练。
S2，通过微型计算机与智能清污机设备通讯连接，并在微型计算机运行所述识别模型；
通过卡片式微型计算机与智能清污机设备的控制器进行通讯连接，执行对智能清污机设备启停IO信号的读取和后期启停控制。
S3，通过云台摄像机采集目标图像，并进行预处理；
在智能清污机设备的减速机基座面向河道安装漂浮物目标AI识别装置，由卡片式微型计算机与云台摄像机组成，云台摄像机面向河道，图像采集范围为清污机正前方水面。以及，在智能清污机设备的机体顶点位置安装360度云台摄像机，通过云台摄像机信号输入至卡片式微型计算机，图像采集范围为清污机周边及河道图像。
通过开源图像处理程序实现中心裁剪、滤波等对目标图像进行预处理，进行图像预处理后，用于人体目标AI识别模型训练图像数据收集、用于漂浮物目标AI识别模型训练图像数据收集与设备工作识别对象数据的采集。
S4，输入至所述微型计算机内由所述识别模型进行计算，获得对所述智能清污机设备执行启停的输出值；
S5，由所述微型计算机自动控制智能清污机设备的启停操作。
在本实施例中，步骤S5中还包括，通过获得对所述智能清污机设备执行启停的输出值后，更改所述智能清污机设备中PLC控制器的输出缓存，从而实现智能控制所述智能清污机设备的启停操作。
在本实施例中，通过云台摄像机采集的目标图像进行预处理后，输入至在微型计算机内预先导入所构建完成的识别模型中进行分析计算，根据所分析的情况，会自动输出对智能清污机设备执行启停的预处理结果，再将启动还是关闭的预处理结果写入智能清污机设备PLC的输出缓存，设定当内存值为1时，则设备IO输出电压控制继电器启动；否则，设备IO输出0电压，继电器关闭，设备停止。
另外，本实施例中，智能清污机设备的启停输出信号，用于在原智能清污机设备PLC控制器基础上，实现卡片微型计算机与PLC控制器的并行智能化控制；也就是，卡片微型计算机与智能清污机设备通讯连接，通过改写智能清污机设备PLC输出缓存，从而达到控制清污机设备智能启停的目的。
优选的，在步骤S4中，所述计算还包括判断是否满足智能清污机设备的启停条件，所述启停条件包括：与所述智能清污机设备设定的安全距离内是否有人体目标，以及漂浮物目标是否达到设定的数量。
优选的，所述识别模型包括漂浮物识别模型和人体识别模型。
优选的，所述目标图像包括漂浮物目标图像和人体目标图像。
优选的，所述目标图像的采集范围包括：智能清污机设备的正前方水面、智能清污机设备的周边以及河道。
卡片式微型计算机中的控制软件包括数据采集软件、模型训练软件以及控制执行软件。其中，数据采集软件用于定时采集漂浮物目标、人体目标图像，进行漂浮物目标AI识别模型训练图像数据和人体目标AI识别模型训练图像数据变换至张量数据，用于模型输入；同时采集智能清污机设备启停IO信号，用于识别操作人员的启停操作经验所决定的控制过程，形成张量数据，用于模型输出。
模型训练软件以开源pytorch平台开发，利用VGG深度模型拟合图像及人力控制的过程的输入和输出数据，直至河道漂浮物监视高于90％的识别率，且人体识别率高于99％，利用现有技术实现模型优化，使可部署的模型网络权重适应卡片式微型计算机，且使识别速度大于20HZ的频率。
控制执行软件导入卡片式微型计算机内训练好的漂浮物目标AI识别模型与人体目标AI识别模型的双模型，在预定的时钟周期内计算模型输出，用于判定设备安全距离周边是否有人体，以及河道漂浮物数量是否满足设备启停要求。
智能清污机设备的执行机构包括栅体、齿耙、牵引链、机架及驱动装置等。不锈钢制成的特殊形耙齿，按一定的排列次序装配在耙齿轴上形成封闭式耙齿链，其下部安装在进水渠水体中。当传动系统带动链轮作匀速定向旋转时，整个耙齿链便自下而上运动，因为每个耙齿都插入到栅面内，使栅面上的污物被强制随耙齿运动，当齿耙转到栅体顶部时，前后齿耙之间产生相对自清运动，使污物依靠自重脱落。
在智能清污机设备减速机基座安装漂浮物目标AI识别装置，其由卡片式微型计算机与云台摄像机组成。云台摄像机在工作前预调整角度，指向清污机正前方水面。卡片式微型计算机负责读取摄像机采集的水面图像及清污机启停信号数据，通过现有图像变换技术产生预设计的张量矩阵输入数据，输入漂浮物目标AI识别模型计算获得设备的控制输出，以便在不需人工干预的前提下，自主完成除污动作。
为了保证智能清污机设备处于无人值守过程的安全，避免对误入设备周边及水道的人员产生伤害，卡片式微型计算机同时通过机顶处安装的360度云台，定时扫描设备周边及河道图像，通过人体目标AI识别模型，识别位于设备安全距离之内的人体目标，用于控制设备停止、发送警示信号语音以及向远程监控计算机和管理人员报告的功能。
智能清污机设备具有人工智能的自动学习特征，用于求得操作人员的启停操作与漂浮物目标数量之间的非线性函数关系。这种方法，可自动拟合经验操作与原始图像之间的误差，使设备运行过程，越加与真实的操作人员工作相近。
可持续进行河道漂浮物监视，以高于90％的识别率准确控制清污机完成自动除污工作。并且具备良好的安全特征，对人体识别率高于99％，避免智能清污机设备对人体伤害的发生。
参照图2所示，为本发明一实施例提供的智能清污机设备的控制装置的结构框图，包括：
构建模型单元，用于构建识别模型；
连接单元，用于通过微型计算机与智能清污机设备通讯连接，并在微型计算机运行所述识别模型；
采集单元，用于通过云台摄像机采集目标图像，并进行预处理；
计算单元，用于输入至所述微型计算机内由所述识别模型进行计算，获得对所述智能清污机设备执行启停的输出值；
控制单元，用于由所述微型计算机自动控制智能清污机设备的启停操作。
优选的，所述控制单元还用于，通过获得对所述智能清污机设备执行启停的输出值后，更改所述智能清污机设备中PLC控制器的输出缓存，从而实现智能控制所述智能清污机设备的启停操作。
优选的，所述计算还包括判断是否满足智能清污机设备的启停条件，所述启停条件包括：与所述智能清污机设备设定的安全距离内是否有人体目标，以及漂浮物目标是否达到设定的数量。
优选的，所述识别模型的构建包括：
S1-1，预先采集图像数据集；
S1-2，获取智能清污机设备的启停IO信号；
S1-3，基于VGG深度模型通过对所采集的图像数据集进行预处理后作为输入，并由所获取智能清污机设备的启停IO信号作为输出进行训练。
优选的，所述识别模型包括漂浮物识别模型和人体识别模型。
优选的，所述目标图像包括漂浮物目标图像和人体目标图像。
优选的，所述目标图像的采集范围包括：智能清污机设备的正前方水面、智能清污机设备的周边以及河道。
参照图3所示，为本发明一实施例提供的一种系统的结构框图，包括：
智能清污机设备；
云台摄像机，所述云台摄像机用于采集目标图像；所述云台摄像机安装在所述智能清污机设备的减速机基座面向河道位置，以及安装在所述智能清污机设备的机体顶点位置；
微型计算机，与所述智能清污机设备通讯连接，运行所构建的识别模型；判断是否满足智能清污机设备的启停条件，并对所述智能清污机设备执行自动启停操作。
本发明采用智能控制替代值班人员进行人工监视和人工操作；以高于90％的识别率准确控制智能清污机设备识别完成自动除污工作；并且具备良好的安全性，对人体识别率高于99％，避免智能清污机设备对人体伤害的发生；即，本发明具有准确率高且安全可靠。
上述实施例中的实施方案可以进一步组合或者替换，且实施例仅仅是对本发明的优选实施例进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定，在不脱离本发明设计思想的前提下，本领域中专业技术人员对本发明的技术方案作出的各种变化和改进，均属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种智能清污机设备的控制方法，其特征在于，包括：
S1，构建识别模型；
S2，通过微型计算机与智能清污机设备通讯连接，并在微型计算机运行所述识别模型；
S3，通过云台摄像机采集目标图像，并进行预处理；
S4，输入至所述微型计算机内由所述识别模型进行计算，获得对所述智能清污机设备执行启停的输出值；
S5，由所述微型计算机自动控制智能清污机设备的启停操作。
2.根据权利要求1所述的一种智能清污机设备的控制方法，其特征在于，在步骤S5中还包括，通过获得对所述智能清污机设备执行启停的输出值后，更改所述智能清污机设备中PLC控制器的输出缓存，从而实现智能控制所述智能清污机设备的启停操作。
3.根据权利要求1所述的一种智能清污机设备的控制方法，其特征在于，在步骤S4中，所述计算还包括判断是否满足智能清污机设备的启停条件，所述启停条件包括：与所述智能清污机设备设定的安全距离内是否有人体目标，以及漂浮物目标是否达到设定的数量。
4.根据权利要求1所述的一种智能清污机设备的控制方法，其特征在于，所述识别模型的构建包括：
S1-1，预先采集图像数据集；
S1-2，获取智能清污机设备的启停IO信号；
S1-3，基于VGG深度模型通过对所采集的图像数据集进行预处理后作为输入，并由所获取智能清污机设备的启停IO信号作为输出进行训练。
5.根据权利要求4所述的一种智能清污机设备的控制方法，其特征在于，所述识别模型包括漂浮物识别模型和人体识别模型。
6.根据权利要求1所述的一种智能清污机设备的控制方法，其特征在于，所述目标图像包括漂浮物目标图像和人体目标图像。
7.根据权利要求6所述的一种智能清污机设备的控制方法，其特征在于，所述目标图像的采集范围包括：智能清污机设备的正前方水面、智能清污机设备的周边以及河道。
8.一种智能清污机设备的控制装置，其特征在于，包括：
构建模型单元，用于构建识别模型；
连接单元，用于通过微型计算机与智能清污机设备通讯连接，并在微型计算机运行所述识别模型；
采集单元，用于通过云台摄像机采集目标图像，并进行预处理；
计算单元，用于输入至所述微型计算机内由所述识别模型进行计算，获得对所述智能清污机设备执行启停的输出值；
控制单元，用于由所述微型计算机自动控制智能清污机设备的启停操作。
9.一种系统，其特征在于，包括：
智能清污机设备；
云台摄像机，所述云台摄像机用于采集目标图像；所述云台摄像机安装在所述智能清污机设备的减速机基座面向河道位置，以及安装在所述智能清污机设备的机体顶点位置；
微型计算机，与所述智能清污机设备通讯连接，运行所构建的识别模型；判断是否满足智能清污机设备的启停条件，并对所述智能清污机设备执行自动启停操作。
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