CN114772159A - 一种煤流量控制方法、系统及存储介质 - Google Patents

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CN114772159A CN202210334366.7A CN202210334366A CN114772159A CN 114772159 A CN114772159 A CN 114772159A CN 202210334366 A CN202210334366 A CN 202210334366A CN 114772159 A CN114772159 A CN 114772159A
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Abstract

本申请公开了一种煤流量控制方法、系统及存储介质，用以避免煤流量超出主运皮带的承载量，进而减少压带、撒煤、堆煤等情况出现的概率。所述方法包括：获取与主运皮带连接的各个节点对应的图像；根据与主运皮带连接的各个节点对应的图像预测各个节点的煤流量；根据各个节点的煤流量以及各节点的煤流速度获取主运皮带各个时刻的煤流量的预测值；当出现超出预设煤流量的预测值时，降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量。采用本申请所提供的方案，能够避免煤流量超出主运皮带的承载量，进而减少压带、撒煤、堆煤等情况出现的概率。

Description

一种煤流量控制方法、系统及存储介质
技术领域
本申请涉及煤矿采量智能管控技术领域，特别涉及一种煤流量控制方法、系统及存储介质。
背景技术
井下主运皮带是指煤矿井下负责原煤运输的皮带，一条主运皮带可能与多个刮板机和/或皮带机连接。主运皮带运输管理的稳定与否，直接关系到井下原煤运输的通畅与否。通常情况下，煤流量的均衡运输是保证主运皮带运输管理稳定的重要前提，如果煤流量超出主运皮带的承载量，则会导致压带、撒煤、堆煤等情况出现。
因此，提供一种煤流量控制方法，用于避免煤流量超出主运皮带的承载量，进而减少压带、撒煤、堆煤等情况出现的概率。
发明内容
本申请提供一种煤流量控制方法、系统及存储介质，用以避免煤流量超出主运皮带的承载量，进而减少压带、撒煤、堆煤等情况出现的概率。
本申请提供一种煤流量控制方法，包括：
获取与主运皮带连接的各个节点对应的图像；
根据与主运皮带连接的各个节点对应的图像预测各个节点的煤流量；
根据各个节点的煤流量以及各节点的煤流速度获取主运皮带各个时刻的煤流量的预测值；
当出现超出预设煤流量的预测值时，降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量。
本申请的有益效果在于：能够根据与主运皮带连接的各个节点对应的图像预测各个节点的煤流量；然后根据各个节点的煤流量以及各节点的煤流速度确定主运皮带各个时刻的煤流量的预测值；从而能够在出现超出预设煤流量的预测值时，降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量，以避免煤流量超出主运皮带的承载量，进而减少压带、撒煤、堆煤等情况出现的概率。
在一个实施例中，所述获取与主运皮带连接的各个节点对应的图像，包括：
获取与主运皮带连接的刮板机和/或皮带机对应的图像。
在一个实施例中，所述根据与主运皮带连接的各个节点的煤流信息预测各个节点的煤流量，包括：
确定所述图像中的显著性特征；
根据所述显著性特征确定各个节点对应的图像中的煤流区域；
根据各个节点对应的图像中的煤流区域对所述各个节点的煤流量进行计算。
在一个实施例中，确定所述图像中的显著性特征，包括：
将所述图像分割为多个不同的区域；
确定所述图像中每个区域的显著性特征。
在一个实施例中，所述确定所述图像中每个区域的显著性特征，包括：
确定所述掘进工作面中的以下至少一种区域属性作为每个区域的显著性特征：
区域内各像素点的对比度、区域灰度值和相邻区域之间的对比度。
在一个实施例中，所述图像为深度图像，所述根据各个节点对应的图像中的煤流区域对所述各个节点的煤流量进行计算，包括：
根据所述图像的深度值将各节点对应的图像转换为三维图像；
构建用于包裹所述三维图像中的煤流区域的最小正方体；
对所述最小正方体进行切割，以形成多个子正方体；
将所述最小正方体中没有包裹体素点的子正方体剔除；
根据剩余的子正方体的数目计算节点的煤流量。
在一个实施例中，所述降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量，包括：
通过以下至少一种方式降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量：
降低刮板机速度、降低皮带机速度以及降低采煤机的速度。
在一个实施例中，所述方法还包括：
当出现超出预设煤流量的预测值时，发出报警提示。
本申请还提供一种煤流量控制系统，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行以实现上述任意一项实施例所记载的煤流量控制方法。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由煤流量控制系统对应的处理器执行时，使得煤流量控制系统能够实现上述任意一项实施例所记载的煤流量控制方法。
本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本申请的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本申请的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中：
图1为本申请一实施例中一种煤流量控制方法的流程图；
图2为本申请一实施例中主运皮带和各节点进行连接的结构示意图；
图3为本申请另一实施例中一种煤流量控制方法的流程图；
图4为本申请又一实施例中一种煤流量控制方法的流程图；
图5为本申请一种煤流量控制系统的硬件结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请，并不用于限定本申请。
图1为本申请一实施例中一种煤流量控制方法的流程图，如图1所示，该方法可被实施为以下步骤S101-S104：
在步骤S101中，获取与主运皮带连接的各个节点对应的图像；
在步骤S102中，根据与主运皮带连接的各个节点对应的图像预测各个节点的煤流量；
在步骤S103中，根据各个节点的煤流量以及各节点的煤流速度获取主运皮带各个时刻的煤流量的预测值；
在步骤S104中，当出现超出预设煤流量的预测值时，降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量。
本申请中，获取与主运皮带连接的各个节点对应的图像；具体的，如图4所示，主运皮带(即图4中的主运行皮带)与多个节点连接，例如，与主运皮带连接的各个节点可以为刮板机和/或皮带机(即图4中的采面刮板输送机)，即本步骤可实施为获取与主运皮带连接的刮板机和/或皮带机对应的图像。具体的，获取的各个节点对应的图像为包含煤流的图像，具体可以通过置于煤流上方的深度相机(即图4中的三维调速相机)获取与主运皮带连接的各个节点包含煤流的图像，其中，所述深度相机为双目相机；由于深度相机通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，也就是说，在二维图像的基础上还能准确知道图像中每个点离摄像头距离，进而获取图像中每个点的三维空间坐标，还原真实场景。双目相机是深度相机的一种，是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息。根据双目相机的分辨率进行图像分割，进而选出双目相机中重合的区域。根据所述同一时刻的图像所对应的重合区域对双目相机分别获取的同一时刻的图像进行拼接。进而，具体的，是根据双目相机的分辨率进行图像分割，选出双目相机中重合的区域，双目相机同时拍摄的两张图片进行了拼接，就形成了一张与主运皮带连接的一个节点对应的图像。
由于双目相机硬件要求低，成本也低，且对光线要求低，因此在矿场内较为复杂的环境下，本申请选取双目相机作为深度相机采集采煤工作面的图像。基于双目成像原理，对物体上一个特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置。
根据与主运皮带连接的各个节点对应的图像预测各个节点的煤流量；具体的，确定所述图像中的显著性特征；根据所述显著性特征确定各个节点对应的图像中的煤流区域；根据各个节点对应的图像中的煤流区域对所述各个节点的煤流量进行计算。
其中，确定所述图像中的显著性特征，可包括：将所述图像分割为多个不同的区域；确定所述图像中每个区域的显著性特征。而确定所述图像中每个区域的显著性特征可包括：确定所述掘进工作面中的以下至少一种区域属性作为每个区域的显著性特征：区域内各像素点的对比度、区域灰度值和相邻区域之间的对比度。具体的，图像分割是将图像划分成若干个具有特征一致性且互不重叠的图像区域的过程。为了能够对刮板在内的煤流转运平台与煤流的精准空间分割，将所述采煤工作面图像分割为多个不同的区域，通过对不同的区域的处理和分析，达到对采煤工作面的详细分析，以精确确定煤流区域。然后，确定所述采煤工作面图像中每个区域的显著性特征。为了能够对图像进行识别，并具体得到每个点的三维距离，本实施例通过采集图像中每个像素点的显著性特征，也就是通过基准光线照射在物体上形成的不同光斑，来计算三维距离。其中，每个区域的显著性特征包括至少一种区域属性：区域内各像素点的对比度、区域灰度值和相邻区域之间的对比度。在本实施例中，每个区域的显著性特征同时选取了上述三种区域属性。
在确定煤流区域时，可以采用支持向量机(Support Vector Machine，SVM)进行确定。首先，将所述采煤工作面图像的显著性特征输入至用于识别采煤工作面图像中的煤流区域的支持向量机；具体的，将训练样本送入SVM分类器进行训练，得到区域显著性回归器，之后在实际检测中利用该分类器对每个区域进行分析。然后，获取所述支持向量机输出的识别结果，其中，所述支持向量机输出的结果用于圈定出所述采煤工作面图像中的煤流区域。该回归器能够自行组合特征，并发现其中较为重要和显著的特征，进而区分刮板以及相应的煤，为了能够对煤流进行检查，所述支持向量机对煤流区域进行输出。
所述根据各个节点对应的图像中的煤流区域对所述各个节点的煤流量进行计算，包括：根据所述图像的深度值将各节点对应的图像转换为三维图像；构建用于包裹所述三维图像中的煤流区域的最小正方体；对所述最小正方体进行切割，以形成多个子正方体；将所述最小正方体中没有包裹体素点的子正方体剔除；根据剩余的子正方体的数目计算节点的煤流量。具体的，在根据所述图像的深度值将各节点对应的图像转换为三维图像之后，构建三维图像中的煤流区域的最小包围盒(即最小正方体)，然后将最小包围盒切割为多个更小的包围盒，即子正方体，例如，该子正方体的大小非常小，只能容纳一个体素点，这种情况下，将没有包裹体素点的子正方体剔除之后，剩余的子正方体上表面与煤流表面非常接近，所有子正方体所形成的集合的体积与煤流的实际体积也非常接近，因此，只要知道一个子正方体的体积，以及所有剩余子正方体的数量，就能够计算出图像中煤流区域的煤流量。之后可以根据各个节点的煤流量以及各节点的煤流速度获取主运皮带各个时刻的煤流量的预测值。
另外，在计算体积时，可以通过与深度相机连接的煤流计算控制器连接，该煤流计算控制器属于边缘计算单元，里面集成并移植了煤流体积计算算法，实现煤流量的计量，并输出单位时间内检测到的煤流体积和累计煤流体积。煤流体积算法包括：基于多尺度图像分割算法对原始深度数据预处理、利用SVM实现区域显著性特征提取算法对煤流轮廓进行提取、最后利用包围盒对提取的煤流特征点实现显著目标的建模，最终实现煤流体积的计算。
当出现超出预设煤流量的预测值时，降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量，其中，可以通过以下至少一种方式降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量：降低刮板机速度、降低皮带机速度以及降低采煤机的速度。
另外，需要说明的是，当出现超出预设煤流量的预测值时，在降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量的同时，发出报警提示。
本申请的有益效果在于：能够根据与主运皮带连接的各个节点对应的图像预测各个节点的煤流量；然后根据各个节点的煤流量以及各节点的煤流速度确定主运皮带各个时刻的煤流量的预测值；从而能够在出现超出预设煤流量的预测值时，降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量，以避免煤流量超出主运皮带的承载量，进而减少压带、撒煤、堆煤等情况出现的概率。
在一个实施例中，上述步骤S101可被实施为以下步骤：
获取与主运皮带连接的刮板机和/或皮带机对应的图像。
具体的，如图4所示，主运皮带(即图4中的主运行皮带)与多个节点连接，例如，与主运皮带连接的各个节点可以为刮板机和/或皮带机(即图4中的采面刮板输送机)，即本步骤可实施为获取与主运皮带连接的刮板机和/或皮带机对应的图像。
与主运皮带连接的刮板机和/或皮带机对应的图像的获取方式如下：
通过置于煤流上方的深度相机(即图4中的三维调速相机)获取与主运皮带连接的各个节点包含煤流的图像，其中，所述深度相机为双目相机；由于深度相机通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，也就是说，在二维图像的基础上还能准确知道图像中每个点离摄像头距离，进而获取图像中每个点的三维空间坐标，还原真实场景。双目相机是深度相机的一种，是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息。根据双目相机的分辨率进行图像分割，进而选出双目相机中重合的区域。根据所述同一时刻的图像所对应的重合区域对双目相机分别获取的同一时刻的图像进行拼接。进而，具体的，是根据双目相机的分辨率进行图像分割，选出双目相机中重合的区域，双目相机同时拍摄的两张图片进行了拼接，就形成了一张与主运皮带连接的刮板机和/或皮带机对应的图像。
在一个实施例中，如图2所示，上述步骤S102可被实施为以下步骤S201-S203：
在步骤S201中，确定所述图像中的显著性特征；
在步骤S202中，根据所述显著性特征确定各个节点对应的图像中的煤流区域；
在步骤S203中，根据各个节点对应的图像中的煤流区域对所述各个节点的煤流量进行计算。
具体的，上述步骤S201中确定所述图像中的显著性特征，可实施为：将所述图像分割为多个不同的区域；确定所述图像中每个区域的显著性特征。而确定所述图像中每个区域的显著性特征可包括：确定所述掘进工作面中的以下至少一种区域属性作为每个区域的显著性特征：区域内各像素点的对比度、区域灰度值和相邻区域之间的对比度。具体的，图像分割是将图像划分成若干个具有特征一致性且互不重叠的图像区域的过程。为了能够对刮板在内的煤流转运平台与煤流的精准空间分割，将所述采煤工作面图像分割为多个不同的区域，通过对不同的区域的处理和分析，达到对采煤工作面的详细分析，以精确确定煤流区域。然后，确定所述采煤工作面图像中每个区域的显著性特征。为了能够对图像进行识别，并具体得到每个点的三维距离，本实施例通过采集图像中每个像素点的显著性特征，也就是通过基准光线照射在物体上形成的不同光斑，来计算三维距离。其中，每个区域的显著性特征包括至少一种区域属性：区域内各像素点的对比度、区域灰度值和相邻区域之间的对比度。在本实施例中，每个区域的显著性特征同时选取了上述三种区域属性。
上述步骤S202中根据所述显著性特征确定各个节点对应的图像中的煤流区域可被实施为：采用支持向量机(Support Vector Machine，SVM)进行确定。首先，将所述采煤工作面图像的显著性特征输入至用于识别采煤工作面图像中的煤流区域的支持向量机；具体的，将训练样本送入SVM分类器进行训练，得到区域显著性回归器，之后在实际检测中利用该分类器对每个区域进行分析。然后，获取所述支持向量机输出的识别结果，其中，所述支持向量机输出的结果用于圈定出所述采煤工作面图像中的煤流区域。该回归器能够自行组合特征，并发现其中较为重要和显著的特征，进而区分刮板以及相应的煤，为了能够对煤流进行检查，所述支持向量机对煤流区域进行输出。
上述步骤S203中根据各个节点对应的图像中的煤流区域对所述各个节点的煤流量进行计算，可被实施为：根据所述图像的深度值将各节点对应的图像转换为三维图像；构建用于包裹所述三维图像中的煤流区域的最小正方体；对所述最小正方体进行切割，以形成多个子正方体；将所述最小正方体中没有包裹体素点的子正方体剔除；根据剩余的子正方体的数目计算节点的煤流量。具体的，在根据所述图像的深度值将各节点对应的图像转换为三维图像之后，构建三维图像中的煤流区域的最小包围盒(即最小正方体)，然后将最小包围盒切割为多个更小的包围盒，即子正方体，例如，该子正方体的大小非常小，只能容纳一个体素点，这种情况下，将没有包裹体素点的子正方体剔除之后，剩余的子正方体上表面与煤流表面非常接近，所有子正方体所形成的集合的体积与煤流的实际体积也非常接近，因此，只要知道一个子正方体的体积，以及所有剩余子正方体的数量，就能够计算出图像中煤流区域的煤流量，即各个节点的煤流量。
在一个实施例中，如图3所示，上述步骤S201可被实施为以下步骤S301-S302：
在步骤S301中，将所述图像分割为多个不同的区域；
在步骤S302中，确定所述图像中每个区域的显著性特征。
在一个实施例中，上述步骤S302可被实施为以下步骤：
确定所述掘进工作面中的以下至少一种区域属性作为每个区域的显著性特征：
区域内各像素点的对比度、区域灰度值和相邻区域之间的对比度。
在一个实施例中，所述图像为深度图像，上述步骤S203可被实施为以下步骤A1-A5：
在步骤A1中，根据所述图像的深度值将各节点对应的图像转换为三维图像；
在步骤A2中，构建用于包裹所述三维图像中的煤流区域的最小正方体；
在步骤A3中，对所述最小正方体进行切割，以形成多个子正方体；
在步骤A4中，将所述最小正方体中没有包裹体素点的子正方体剔除；
在步骤A5中，根据剩余的子正方体的数目计算节点的煤流量。
本实施例中，根据所述图像的深度值将各节点对应的图像转换为三维图像，然后构建三维图像中的煤流区域的最小包围盒(即最小正方体)，然后将最小包围盒切割为多个更小的包围盒，即子正方体，例如，该子正方体的大小非常小，只能容纳一个体素点，这种情况下，将没有包裹体素点的子正方体剔除之后，剩余的子正方体上表面与煤流表面非常接近，所有子正方体所形成的集合的体积与煤流的实际体积也非常接近，因此，只要知道一个子正方体的体积，以及所有剩余子正方体的数量，就能够计算出图像中煤流区域的煤流量。
在一个实施例中，所述降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量，包括：
通过以下至少一种方式降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量：
降低刮板机速度、降低皮带机速度以及降低采煤机的速度。
在一个实施例中，方法还可被实施为以下步骤：
当出现超出预设煤流量的预测值时，发出报警提示。
图5为本申请一种煤流量控制系统的硬件结构示意图，如图5所示，包括：
至少一个处理器520；以及，
与所述至少一个处理器520通信连接的存储器504；其中，
所述存储器504存储有可被所述至少一个处理器520执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器520执行以实现上述任意一项实施例所记载的煤流量控制方法。
参照图5，该煤流量控制系统500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502，存储器504，电源组件506，多媒体组件508，音频组件510，输入/输出(I/O)的接口512，传感器组件514，以及通信组件516。
处理组件502通常控制煤流量控制系统500的整体操作。处理组件502可以包括一个或多个处理器520来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理组件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。
存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持煤流量控制系统500的操作。这些数据的示例包括用于在煤流量控制系统500上操作的任何应用程序或方法的指令，如文字，图片，视频等。存储器504可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件506为煤流量控制系统500的各种组件提供电源。电源组件506可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为车载控制系统500生成、管理和分配电源相关联的组件。
多媒体组件508包括在煤流量控制系统500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件508还可以包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当煤流量控制系统500处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(MIC)，当煤流量控制系统500处于操作模式，如报警模式、记录模式、语音识别模式和语音输出模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器504或经由通信组件516发送。在一些实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口512为处理组件502和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为煤流量控制系统500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以包括声音传感器。另外，传感器组件514可以检测到煤流量控制系统500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为煤流量控制系统500的显示器和小键盘，传感器组件514还可以检测煤流量控制系统500或煤流量控制系统500的组件的运行状态，煤流量控制系统500方位或加速/减速和煤流量控制系统500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件514还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器，温度传感器。
通信组件516被配置为使煤流量控制系统500提供和其他设备以及云平台之间进行有线或无线方式的通信能力。煤流量控制系统500可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件516经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件516还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，煤流量控制系统500可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述任一实施例所记载的煤流量控制方法。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由煤流量控制系统对应的处理器执行时，使得煤流量控制系统能够实现上述任意一项实施例所记载的煤流量控制方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种煤流量控制方法，其特征在于，包括：
获取与主运皮带连接的各个节点对应的图像；
根据与主运皮带连接的各个节点对应的图像预测各个节点的煤流量；
根据各个节点的煤流量以及各节点的煤流速度获取主运皮带各个时刻的煤流量的预测值；
当出现超出预设煤流量的预测值时，降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与主运皮带连接的各个节点对应的图像，包括：
获取与主运皮带连接的刮板机和/或皮带机对应的图像。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据与主运皮带连接的各个节点的煤流信息预测各个节点的煤流量，包括：
确定所述图像中的显著性特征；
根据所述显著性特征确定各个节点对应的图像中的煤流区域；
根据各个节点对应的图像中的煤流区域对所述各个节点的煤流量进行计算。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述图像中的显著性特征，包括：
将所述图像分割为多个不同的区域；
确定所述图像中每个区域的显著性特征。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述图像中每个区域的显著性特征，包括：
确定所述掘进工作面中的以下至少一种区域属性作为每个区域的显著性特征：
区域内各像素点的对比度、区域灰度值和相邻区域之间的对比度。
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像为深度图像，所述根据各个节点对应的图像中的煤流区域对所述各个节点的煤流量进行计算，包括：
根据所述图像的深度值将各节点对应的图像转换为三维图像；
构建用于包裹所述三维图像中的煤流区域的最小正方体；
对所述最小正方体进行切割，以形成多个子正方体；
将所述最小正方体中没有包裹体素点的子正方体剔除；
根据剩余的子正方体的数目计算节点的煤流量。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量，包括：
通过以下至少一种方式降低所述与主运皮带连接的各个节点中的至少部分节点的煤流量：
降低刮板机速度、降低皮带机速度以及降低采煤机的速度。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当出现超出预设煤流量的预测值时，发出报警提示。
9.一种煤流量控制系统，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行以实现如权利要求1-8任一项所述的煤流量控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当存储介质中的指令由煤流量控制系统对应的处理器执行时，使得煤流量控制系统能够实现如权利要求1-8任一项所述的煤流量控制方法。
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