CN113422931A - 钢铁厂的视频监控方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了钢铁厂的视频监控方法及其系统。该方法包括通过安装在炉口和出铁口的高强光区域的蓝光摄像机获取炉口和出铁口的视频画面；通过安装在出铁口和出钢口的高温高粉尘区域的高温防爆摄像机获取出铁口和出钢口的视频画面；通过安装在窑炉内部的高温内窥摄像机获取窑炉内部的视频画面；将蓝光摄像机、高温防爆摄像机以及高温内窥摄像机拍摄的视频画面发送至智能盒子；基于智能盒子获取的视频画面，采用神经网络深度学习算法监控各个区域的情况。本发明通过在炉口、出铁口和出钢口等炼制区域安装对应生产环境的摄像机来获取视频画面，并将所有摄像机接入智能盒子，采用神经网络深度学习算法来分析视频画面，具有智能监控炼制过程的优点。

Description

钢铁厂的视频监控方法及其系统

技术领域

本发明涉及钢铁厂管理领域，尤其涉及钢铁厂的视频监控方法及其系统。

背景技术

近年来，全球大力推进制造业的复兴。在工业4.0、工业互联网、物联网、云计算等热潮下，钢铁工业逐渐关注到钢铁制造的智能化发展，通过现代信息技术与钢铁制造的融合发展，实现生产制造的提质增效和转型。

相关技术中，现有钢铁厂中的监控管理仅仅是使用普通的摄像头进行视频监控，需要人员在监控画面前实时关注，但在如高温高粉尘等重要的炼制区域，难以获取清晰的视频画面，不便于去监控管理，同时整个厂区中各个区域的视频画面较多，没能够实现智能化的统一管理。

发明内容

本发明的目的是提供钢铁厂的视频监控方法及其系统，旨在解决现有钢铁厂中的监控系统有待提高的问题。

为解决上述技术问题，本发明的目的是通过以下技术方案实现的：提供一种钢铁厂的视频监控方法，包括：

通过安装在炉口和出铁口的高强光区域的蓝光摄像机获取炉口和出铁口的视频画面；

通过安装在出铁口和出钢口的高温高粉尘区域的高温防爆摄像机获取出铁口和出钢口的视频画面；

通过安装在窑炉内部的高温内窥摄像机获取窑炉内部的视频画面；

将所述蓝光摄像机、高温防爆摄像机以及高温内窥摄像机拍摄的视频画面发送至智能盒子；

基于所述智能盒子获取的视频画面，采用神经网络深度学习算法实时监控各个区域的情况。

另外，本发明要解决的技术问题是还在于提供一种钢铁厂的视频监控系统，其包括：

第一摄像单元，用于通过安装在炉口和出铁口的高强光区域的蓝光摄像机获取炉口和出铁口的视频画面；

第二摄像单元，用于通过安装在出铁口和出钢口的高温高粉尘区域的高温防爆摄像机获取出铁口和出钢口的视频画面；

第三摄像单元，用于通过安装在窑炉内部的高温内窥摄像机获取窑炉内部的视频画面；

发送单元，用于将所述蓝光摄像机、高温防爆摄像机以及高温内窥摄像机拍摄的视频画面发送至智能盒子；

监控单元，用于基于所述智能盒子获取的视频画面，采用神经网络深度学习算法实时监控各个区域的情况。

本发明实施例公开了钢铁厂的视频监控方法及其系统。该方法包括通过安装在炉口和出铁口的高强光区域的蓝光摄像机获取炉口和出铁口的视频画面；通过安装在出铁口和出钢口的高温高粉尘区域的高温防爆摄像机获取出铁口和出钢口的视频画面；通过安装在窑炉内部的高温内窥摄像机获取窑炉内部的视频画面；将蓝光摄像机、高温防爆摄像机以及高温内窥摄像机拍摄的视频画面发送至智能盒子；基于智能盒子获取的视频画面，采用神经网络深度学习算法监控各个区域的情况。本发明实施例通过在炉口、出铁口和出钢口等炼制区域安装对应生产环境的摄像机来获取视频画面，并将所有摄像机接入智能盒子，采用神经网络深度学习算法来分析视频画面，具有智能监控炼制过程的优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的钢铁厂的视频监控方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的钢铁厂的视频监控方法的子流程示意图；

图3为本发明实施例提供的钢铁厂的视频监控方法的又一子流程示意图；

图4为本发明实施例提供的钢铁厂的视频监控方法的又一流程示意图；

图5为本发明实施例提供的钢铁厂的视频监控方法的又一流程示意图；

图6为本发明实施例提供的钢铁厂的视频监控方法的又一流程示意图；

图7为本发明实施例提供的钢铁厂的视频监控方法的又一流程示意图；

图8为本发明实施例提供的钢铁厂的视频监控系统的示意性框图。

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、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的钢铁厂的视频监控方法的流程示意图；

如图1所示，该方法包括步骤S101～S105。

S101、通过安装在炉口和出铁口的高强光区域的蓝光摄像机获取炉口和出铁口的视频画面。

具体的，所述步骤S101包括：

采用强光抑制图像处理算法进行抑制强光反射，并结合内设的滤光片，以对炉口和出铁口处产生的高温燃烧强光进行过滤，得到炉口和出铁口的视频画面。

本实施例中，在炉口和出铁口处通常会有高温燃烧产生的高强光，由此，在炉口和出铁口处安装蓝光摄像机，所述蓝光摄像机内安装滤光片，通过滤光片过滤蓝色光谱，并配合采用强光抑制图像处理算法对视频画面进行处理，抑制视频画面中的强光反射，从而能够清晰看到炉口和出铁口内的画面。

S102、通过安装在出铁口和出钢口的高温高粉尘区域的高温防爆摄像机获取出铁口和出钢口的视频画面。

具体的，如图2所示，所述步骤S102包括：

S201、在有雾场景下采用图像算法进行画面处理，得到出铁口和出钢口的视频画面；

S202、在夜晚场景下采用降噪算法进行画面处理，得到出铁口和出钢口的视频画面。

本实施例中，出铁口和出钢口处属于高温高粉尘区域，会影响视频画面的清晰度，由此，在出铁口和出钢口处安装所述高温防爆摄像机，所述高温防爆摄像机内设有三种滤光片，可在白天、夜晚及有雾场景下自动切换对应的滤光片；其中，在有雾场景下，采用图像算法进行画面处理，能够清晰看到出铁口和出钢口内的画面；在夜晚场景下，采用降噪算法进行画面处理，也能够清晰看到出铁口和出钢口内的画面。

具体的，针对出铁口和出钢口的高温高粉尘环境，本实施例对所述高温防爆摄像机的结构进行了如下三个设计：

在所述高温防爆摄像机的外部设置了防护夹层，防护夹层可以由双层不锈钢制成，在所述防护夹层内设置循环冷却系统以达到冷却的效果。

在所述高温防爆摄像机的前端盖设有压缩气道并在前端盖处形成防尘风帘。

在所述高温防爆摄像机上设有三路高压气道，第一路所述高压气道在所述高温防爆摄像机的防护罩前端吹出，在防护罩前端形成锥形高压风帘；第二路所述高压气道在所述高温防爆摄像机的机身和镜头处向前吹出，第三路所述高压气道在所述高温防爆摄像机上朝向炉壁和炉膛吹出。

S103、通过安装在窑炉内部的高温内窥摄像机获取窑炉内部的视频画面。

具体的，如图3所示，所述步骤S103包括：

S301、采用高温老化方法处理所述高温内窥摄像机；

S302、在强逆光的环境下采用具备超动态范围的强光抑制算法对画面进行强光过滤，得到窑炉内部的视频画面。

本实施例中，窑炉内部属于高温区域，针对不同规格窑炉炉墙厚度，可配长、中、短三种内窥插入方式的高温内窥摄像机，在保证观察角度的前提下，避免了高温内窥摄像机的探头罩前端过多暴露，可延长设备使用寿命，确保安全稳定的运行，并且采用高温老化方法处理所述高温内窥摄像机，可提高高温内窥摄像机的耐热性。

窑炉内部的高温会产生强逆光，同样也会影响到视频画面的清晰度，可采用具备超动态范围的强光抑制算法对画面进行强光过滤，即使在强逆光的情况下也能方便的获得清晰真实的视频画面。

S104、将所述蓝光摄像机、高温防爆摄像机以及高温内窥摄像机拍摄的视频画面发送至智能盒子。

本实施例中，所述蓝光摄像机、高温防爆摄像机以及高温内窥摄像机接入智能盒子，通过所述智能盒子统一进行监控管理，后续只需要升级智能盒子的程序，即可实现智能功能的扩展，基于所述智能盒子进行统一管理后，可降低整个监控系统的成本。

S105、基于所述智能盒子获取的视频画面，采用神经网络深度学习算法实时监控各个区域的情况。

本实施例中，所述智能盒子中的智能分析算法全都基于得到视频画面，所有算法都采用神经网络深度学习算法，基于所述智能盒子进行异常分析，从而实现智能监控各个区域的情况。

在一实施例中，如图4所示，该方法还包括：

S401、通过安装在钢铁厂的出铁口附近区域和炼铁炉附近区域的第一摄像机获取出铁口附近区域和炼铁炉附近区域的视频画面；

S402、基于所述智能盒子对出铁口附近区域和炼铁炉附近区域的视频画面进行区域入侵检测、越线检测以及声音异常检测。

本实施例中，钢铁厂中存在很多危险区域，平时禁止人员或车辆进入，比如出铁口附近区域和炼铁炉附近区域，可在这些区域安装多个第一摄像机以获取出铁口附近区域和炼铁炉附近区域的视频画面，并将所述第一摄像机接入智能盒子，并基于智能盒子对出铁口附近区域和炼铁炉附近区域的视频画面进行区域入侵检测、越线检测以及声音异常检测；通过所述智能盒子配置警戒线和警戒区域，并实时对第一摄像机的视频画面进行行人检测、行人跟踪、行人优选，或车辆检测、车辆跟踪、车辆优选，从而监控危险区域内的安全管理。

进一步的，若检测到的行人或车辆进入警戒区域或越过警戒线时，或者通过声音异常识别算法检测到人员尖叫声、搬运钢铁声音时，自动调用所述第一摄像机中的声光报警装置发出声光震慑进行警告驱离，并支持保安通过移动端直接远程进行喊话，同时将不法人员闯入报警信息和图片通过后端平台推送至移动端，以供管理人员获取报警信息和图片，防止不法分子非法闯入偷盗钢铁，并自动进行录像存储，便于事后取证。

在一实施例中，如图5所示，该方法还包括：

S501、通过安装在钢铁厂的厂区、办公室区域、贵重物品存放区域的第二摄像机获取钢铁厂的厂区、办公室区域、贵重物品存放区域的视频画面；

S502、基于所述智能盒子对厂区、办公室区域、贵重物品存放区域的视频画面进行遗失检测和移动侦测检测。

本实施例中，钢铁厂里存在人员办公、物品存放等人员流动的场所，可在这些场所部署多个第二摄像机以获取厂区、办公室区域、贵重物品存放区域的视频画面，并将所述第二摄像机接入所述智能盒子，并基于智能盒子对厂区、办公室区域、贵重物品存放区域的视频画面进行遗失检测和移动侦测检测，当发现某区域内的物品消失或移动，自动调用第二摄像机中的声光报警装置发出声光报警，同时通过后端平台推送报警信息和图片至移动端，以供管理人员获取报警信息和图片，实现远程提醒，并自动进行录像存储，便于事后取证。

在一实施例中，如图6所示，该方法还包括:

S601、通过安装在钢铁厂入口区域的第三摄像机，获取钢铁厂入口区域的视频画面；

S602、基于所述智能盒子对钢铁厂入口区域的视频画面中进出钢铁厂入口区域的车辆进行动态视频和静态图像高精度识别处理。

本实施例中，在钢铁厂入口区域部署多个第三摄像机并接入智能盒子，所述智能盒子通过车牌识别进行车辆管理，具体的，可基于车辆识别技术，运用动态视频和静态图像高精度识别处理车牌号码，可预先在智能盒子中输入授权白名单的车牌号码，以在识别成功后实现自动开门，提升了厂内人员车辆出入的安全性和便捷性，若识别到车牌号码属于预先在智能盒子中输入授权黑名单的车牌号码，则自动调用所述第三摄像机中的声光报警装置发出声光震慑进行警告驱离，同时通过后端平台发送报警信息和图片推送至移动端，以供管理人员获取报警信息和图片；若检测到车牌号码不在授权黑名单和授权白名单的车牌库，则视为陌生车辆，并对陌生车辆的驾驶人进行人脸识别，若人脸识别同样不在授权黑名单和授权白名单的人脸库，同时通过后端平台发送信息和图片推送值移动端，管理人员可通过移动端查看，确认后可以远程开门。

在一实施例中，如图7所示，该方法还包括:

S701、通过安装在钢铁厂的蓄水池区域的第四摄像机，获取蓄水池区域的视频画面；

S702、基于所述智能盒子对蓄水池区域的视频画面中的蓄水池液位进行液位监测。

本实施例中，在钢铁生产加工的过程中，通常需要使用蓄水池，蓄水池中的液位必须维持合适的高度，既不能太满溢出造成浪费，也不能过少而无法满足需求；因此，蓄水池的水位需要进行实时监测以保证生产的正常运行；可在蓄水池附近安装所述第四摄像机并接入智能盒子，并基于所述智能盒子采用液位监测算法，自动识别蓄水池的警戒刻度或浮标的位置，来判断蓄水池的液位情况，一旦出现液位过低或者过高的情况便立即报警提醒，以保障钢铁生产的顺利进行。

在一实施例中，在炼铁原料区域，经常使用皮带机来运送炼铁原料，可在皮带机的两边皮带各安装第五摄像机并接入智能盒子，并基于所述智能盒子采用神经网络深度学习算法，自动判断皮带机上有无物料、皮带是否走偏、皮带是否撕裂，如发现皮带异常，则发送报警信号给管理人员。

需要说明的是，本发明中的所述第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机以及第四摄像机所处的环境均为常温、少尘等清晰环境，均可采用常规的摄像机，以降低监控系统的成本。

本发明实施例还提供一种钢铁厂的视频监控系统，该钢铁厂的视频监控系统用于执行前述钢铁厂的视频监控方法的任一实施例。具体地，请参阅图8，图8是本发明实施例提供的钢铁厂的视频监控系统的示意性框图。

如图8所示，钢铁厂的视频监控系统800，包括：第一摄像单元801、第二摄像单元802、第三摄像单元803、发送单元804以及第五摄像单元805。

第一摄像单元801，用于通过安装在炉口和出铁口的高强光区域的蓝光摄像机获取炉口和出铁口的视频画面；

第二摄像单元802，用于通过安装在出铁口和出钢口的高温高粉尘区域的高温防爆摄像机获取出铁口和出钢口的视频画面；

第三摄像单元803，用于通过安装在窑炉内部的高温内窥摄像机获取窑炉内部的视频画面；

发送单元804，用于将所述蓝光摄像机、高温防爆摄像机以及高温内窥摄像机拍摄的视频画面发送至智能盒子；

监控单元805，用于基于所述智能盒子获取的视频画面，采用神经网络深度学习算法实时监控各个区域的情况。

该系统通过在炉口、出铁口和出钢口等炼制区域安装对应生产环境的摄像机来获取视频画面，并将所有摄像机接入智能盒子，采用神经网络深度学习算法来分析视频画面，具有智能监控炼制过程的优点。

钢铁厂的视频监控系统800，还包括：

第四摄像单元，用于通过安装在钢铁厂的出铁口附近区域和炼铁炉附近区域的第一摄像机获取出铁口附近区域和炼铁炉附近区域的视频画面；

第一检测单元，用于基于所述智能盒子对出铁口附近区域和炼铁炉附近区域的视频画面进行区域入侵检测、越线检测以及声音异常检测。

钢铁厂的视频监控系统800，还包括：

第五摄像单元，用于通过安装在钢铁厂的厂区、办公室区域、贵重物品存放区域的第二摄像机获取钢铁厂的厂区、办公室区域、贵重物品存放区域的视频画面；

第二检测单元，用于基于所述智能盒子对厂区、办公室区域、贵重物品存放区域的视频画面进行遗失检测和移动侦测检测。

钢铁厂的视频监控系统800，还包括:

第六摄像单元，用于通过安装在钢铁厂入口区域的第三摄像机，获取钢铁厂入口区域的视频画面；

第三检测单元，用于基于所述智能盒子对钢铁厂入口区域的视频画面中进出钢铁厂入口区域的车辆进行动态视频和静态图像高精度识别处理。

钢铁厂的视频监控系统800，还包括:

第七摄像单元，用于通过安装在钢铁厂的蓄水池区域的第四摄像机，获取蓄水池区域的视频画面；

第四检测单元，用于基于所述智能盒子对蓄水池区域的视频画面中的蓄水池液位进行液位监测。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种钢铁厂的视频监控方法，其特征在于，包括：

通过安装在炉口和出铁口的高强光区域的蓝光摄像机获取炉口和出铁口的视频画面；

通过安装在出铁口和出钢口的高温高粉尘区域的高温防爆摄像机获取出铁口和出钢口的视频画面；

通过安装在窑炉内部的高温内窥摄像机获取窑炉内部的视频画面；

将所述蓝光摄像机、高温防爆摄像机以及高温内窥摄像机拍摄的视频画面发送至智能盒子；

基于所述智能盒子获取的视频画面，采用神经网络深度学习算法实时监控各个区域的情况。

2.根据权利要求1所述的钢铁厂的视频监控方法，其特征在于，所述通过安装在炉口和出铁口的高强光区域的蓝光摄像机获取炉口和出铁口的视频画面的步骤包括：

采用强光抑制图像处理算法进行抑制强光反射，并结合内设的滤光片，以对炉口和出铁口处产生的高温燃烧强光进行过滤，得到炉口和出铁口的视频画面。

3.根据权利要求1所述的钢铁厂的视频监控方法，其特征在于，所述高温防爆摄像机的外部设有防护夹层，所述防护夹层内设有循环冷却系统，所述高温防爆摄像机的前端盖设有压缩气道并在前端盖处形成防尘风帘；所述高温防爆摄像机上设有三路高压气道，第一路所述高压气道在所述高温防爆摄像机的防护罩前端吹出，第二路所述高压气道在所述高温防爆摄像机的机身和镜头处向前吹出，第三路所述高压气道在所述高温防爆摄像机上朝向炉壁和炉膛吹出。

4.根据权利要求1所述的钢铁厂的视频监控方法，其特征在于，所述通过安装在出铁口和出钢口的高温高粉尘区域的高温防爆摄像机获取出铁口和出钢口的视频画面，包括：

在有雾场景下采用图像算法进行画面处理，得到出铁口和出钢口的视频画面；

在夜晚场景下采用降噪算法进行画面处理，得到出铁口和出钢口的视频画面。

5.根据权利要求1所述的钢铁厂的视频监控方法，其特征在于，所述通过安装在窑炉内部的高温内窥摄像机获取窑炉内部的视频画面，包括：

采用高温老化方法处理所述高温内窥摄像机；

在强逆光的环境下采用具备超动态范围的强光抑制算法对画面进行强光过滤，得到窑炉内部的视频画面。

6.根据权利要求1所述的钢铁厂的视频监控方法，其特征在于，还包括：

通过安装在钢铁厂的出铁口附近区域和炼铁炉附近区域的第一摄像机获取出铁口附近区域和炼铁炉附近区域的视频画面；

基于所述智能盒子对出铁口附近区域和炼铁炉附近区域的视频画面进行区域入侵检测、越线检测以及声音异常检测。

7.根据权利要求1所述的钢铁厂的视频监控方法，其特征在于，还包括：

通过安装在钢铁厂的厂区、办公室区域、贵重物品存放区域的第二摄像机获取钢铁厂的厂区、办公室区域、贵重物品存放区域的视频画面；

基于所述智能盒子对厂区、办公室区域、贵重物品存放区域的视频画面进行遗失检测和移动侦测检测。

8.根据权利要求1所述的钢铁厂的视频监控方法，其特征在于，还包括:

通过安装在钢铁厂入口区域的第三摄像机，获取钢铁厂入口区域的视频画面；

基于所述智能盒子对钢铁厂入口区域的视频画面中进出钢铁厂入口区域的车辆进行动态视频和静态图像高精度识别处理。

9.根据权利要求1所述的钢铁厂的视频监控方法，其特征在于，还包括:

通过安装在钢铁厂的蓄水池区域的第四摄像机，获取蓄水池区域的视频画面；

基于所述智能盒子对蓄水池区域的视频画面中的蓄水池液位进行液位监测。

10.一种钢铁厂的视频监控系统，其特征在于，包括：

第一摄像单元，用于通过安装在炉口和出铁口的高强光区域的蓝光摄像机获取炉口和出铁口的视频画面；

第二摄像单元，用于通过安装在出铁口和出钢口的高温高粉尘区域的高温防爆摄像机获取出铁口和出钢口的视频画面；

第三摄像单元，用于通过安装在窑炉内部的高温内窥摄像机获取窑炉内部的视频画面；

发送单元，用于将所述蓝光摄像机、高温防爆摄像机以及高温内窥摄像机拍摄的视频画面发送至智能盒子；

监控单元，用于基于所述智能盒子获取的视频画面，采用神经网络深度学习算法实时监控各个区域的情况。

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