CN115571656A - 基于料位检测的自动排土控制方法及其系统 - Google Patents

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CN115571656A CN202211188584.0A CN202211188584A CN115571656A CN 115571656 A CN115571656 A CN 115571656A CN 202211188584 A CN202211188584 A CN 202211188584A CN 115571656 A CN115571656 A CN 115571656A
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Abstract

本申请公开了一种基于料位检测的自动排土控制方法及其系统，其通过以面阵形式排布的多个雷达料位计共同采集料位值，从而可基于各个料位值之间的关联性特征来将排土带的对角值纳入考虑范围内，以所述多个雷达料位计在测量时的接收信号强度关联特征来表示信号干扰所带来的测量精度影响，融合这两者的隐含特征信息来进行解码回归得到更为准确的所述料位的校正测量值。这样，基于校正测量值确定是否进行排土，进而提高自动排土控制的准确性。

Description

基于料位检测的自动排土控制方法及其系统
技术领域
本申请涉及排土技术领域，且更为具体地，涉及一种基于料位检测的自动排土控制方法及其系统。
技术背景
雷达料位计是基于时间行程原理的测量仪表，雷达波以光速运行，运行时间可以通过电子部件被转化为物位信号，探头发出高频脉冲并沿缆绳传播，当脉冲遇到物料表面时反射回来被仪表内的接收器接收，并将距离信号转化为物位信号。
电磁波可以穿透空间蒸汽、粉尘等干扰源，遇到障碍物易于被反射，被测介质导电性越好或介电常数越大，回波信号的反射效果越好。
发射-反射-接收是雷达式料位计工作的基本原理。雷达传感器的天线以波束的形式发射最小5.8GHz的雷达信号。反射回来的信号仍由天线接收，雷达料位计雷达脉冲信号从发射到接收的运行时间与传感器到介质表面的距离以及物位成比例。
目前，现有的排土机上通过安装雷达料位计来检测料位高度，以实现自动排土。但是，当测量固态物料时，由于固体介质会有一个堆角，传感器要倾斜一定的角度。相应地，利用雷达料位计进行料位测量时，排土带的堆角会时刻发生变化，导致雷达料位计的测量发生偏差，进而导致控制的偏差。
因此，期待一种优化的基于料位检测的自动排土控制方案。
发明内容
为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于料位检测的自动排土控制方法及其系统，其通过以面阵形式排布的多个雷达料位计共同采集料位值，从而可基于各个料位值之间的关联性特征来将排土带的对角值纳入考虑范围内，以所述多个雷达料位计在测量时的接收信号强度关联特征来表示信号干扰所带来的测量精度影响，融合这两者的隐含特征信息来进行解码回归得到更为准确的所述料位的校正测量值。这样，基于校正测量值确定是否进行排土，进而提高自动排土控制的准确性。
根据本申请的一个方面，提供了一种基于料位检测的自动排土控制方法，其包括：
获取由以面阵形式排布的多个雷达料位计采集的多个料位值；
将所述多个料位值按照所述面阵形式排列为料位输入矩阵；
将所述料位输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到料位特征矩阵；
获取所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值；
将所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值以所述面阵形式排列为信号强度输入矩阵；
将所述信号强度输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到信号强度特征矩阵；
融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵；
将所述解码特征矩阵通过训练完成的解码器进行解码回归以得到用于表示料位校正测量值的解码值；以及
基于所述解码值，确定是否进行排土。
在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，所述将所述料位输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到料位特征矩阵，包括：使用所述第一卷积神经网络模型的卷积编码部分对所述料位输入矩阵进行深度卷积编码以得到初始卷积特征图；将所述初始卷积特征图输入所述第一卷积神经网络模型的空间注意力部分以得到第一空间注意力图；将所述第一空间注意力图通过Softmax激活函数以得到第一空间注意力特征图；计算所述第一空间注意力特征图和所述初始卷积特征图的按位置点乘以得到料位特征图；以及，对所述料位特征图进行沿通道维度的全局均值池化处理以得到所述料位特征矩阵。
在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，所述将所述信号强度输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到信号强度特征矩阵，包括：使用所述第二卷积神经网络模型的卷积编码部分对所述信号强度输入矩阵进行深度卷积编码以得到初始卷积特征图；将所述初始卷积特征图输入所述第二卷积神经网络模型的空间注意力部分以得到第二空间注意力图；将所述第二空间注意力图通过Softmax激活函数以得到第二空间注意力特征图；计算所述第二空间注意力特征图和所述初始卷积特征图的按位置点乘以得到信号强度特征图；以及，对所述信号强度特征图进行沿通道维度的全局均值池化处理以得到所述信号强度特征矩阵。
在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，所述融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵，包括：以如下公式来融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵；其中，所述公式为：
Figure 318612DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为所述解码特征矩阵，
Figure 87985DEST_PATH_IMAGE004
为所述信号强度特征矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为所述料位特征矩 阵，“
Figure 311024DEST_PATH_IMAGE006
”表示所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵相对应位置处的元素相加，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 592970DEST_PATH_IMAGE008
为用于控制所述解码特征矩阵中所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵之间的平衡 的加权参数。
在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，所述将所述解码特征矩阵通过训练 完成的解码器进行解码回归以得到用于表示料位校正测量值的解码值，包括：使用所述解 码器以如下公式对所述解码特征矩阵进行解码回归以获得所述解码值；其中，所述公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，其中
Figure 917772DEST_PATH_IMAGE010
是所述解码特征矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
是所述解码值，
Figure 415137DEST_PATH_IMAGE012
是权重矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示矩阵乘。
在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，所述基于所述解码值，确定是否进行排土，包括：基于所述解码值与预定阈值之间的比较，确定是否进行排土。
在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，还包括：对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行训练。
在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，所述对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行训练，包括：获取训练数据，所述训练数据包括：由以面阵形式排布的所述多个雷达料位计采集的多个训练料位值、所述多个雷达料位计在测量料位值时的训练接收信号强度值和真实料位值；将所述多个训练料位值和所述多个训练接收信号强度值按照所述面阵形式排列为训练料位输入矩阵和训练信号强度输入矩阵；将所述训练料位输入矩阵通过所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到训练料位特征矩阵；将所述训练信号强度输入矩阵通过所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到训练信号强度特征矩阵；融合所述训练信号强度特征矩阵和所述训练料位特征矩阵以得到训练解码特征矩阵；将所述训练解码特征矩阵通过所述解码器以得到解码损失函数值；以及，基于所述解码损失函数值并以梯度下降的反向传播算法来对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行迭代地训练，其中，在训练的每一轮迭代中，基于所述解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，对由所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量进行迭代。
在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，在训练的每一轮迭代中，基于所述解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，以如下公式对由所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量进行迭代，其中，所述公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
其中
Figure 695946DEST_PATH_IMAGE016
表示所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 696263DEST_PATH_IMAGE018
分别表示所述 解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
表示向量的零范数，
Figure 492049DEST_PATH_IMAGE020
表示向量的指数运 算，所述向量的指数运算表示以向量中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值，
Figure 337646DEST_PATH_IMAGE006
表示 按位置加法，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
表示按位置减法，
Figure 800857DEST_PATH_IMAGE013
表示矩阵相乘。
根据本申请的另一方面，提供了一种基于料位检测的自动排土控制系统，包括：
料位值获取单元，用于获取由以面阵形式排布的多个雷达料位计采集的多个料位值；
料位值排列单元，用于将所述多个料位值按照所述面阵形式排列为料位输入矩阵；
料位值空间关注单元，用于将所述料位输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到料位特征矩阵；
信号强度值获取单元，用于获取所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值；
信号强度排列单元，用于将所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值以所述面阵形式排列为信号强度输入矩阵；
信号强度空间关注单元，用于将所述信号强度输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到信号强度特征矩阵；
解码特征矩阵生成单元，用于融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵；
解码回归单元，用于将所述解码特征矩阵通过训练完成的解码器进行解码回归以得到用于表示料位校正测量值的解码值；以及
比较单元，用于基于所述解码值，确定是否进行排土。
在上述基于料位检测的自动排土控制系统中，所述料位值空间关注单元，进一步用于：使用所述第一卷积神经网络模型的卷积编码部分对所述料位输入矩阵进行深度卷积编码以得到初始卷积特征图；将所述初始卷积特征图输入所述第一卷积神经网络模型的空间注意力部分以得到第一空间注意力图；将所述第一空间注意力图通过Softmax激活函数以得到第一空间注意力特征图；计算所述第一空间注意力特征图和所述初始卷积特征图的按位置点乘以得到料位特征图；以及，对所述料位特征图进行沿通道维度的全局均值池化处理以得到所述料位特征矩阵。
在上述基于料位检测的自动排土控制系统中，所述信号强度空间关注单元，进一步用于：使用所述第二卷积神经网络模型的卷积编码部分对所述信号强度输入矩阵进行深度卷积编码以得到初始卷积特征图；将所述初始卷积特征图输入所述第二卷积神经网络模型的空间注意力部分以得到第二空间注意力图；将所述第二空间注意力图通过Softmax激活函数以得到第二空间注意力特征图；计算所述第二空间注意力特征图和所述初始卷积特征图的按位置点乘以得到信号强度特征图；以及，对所述信号强度特征图进行沿通道维度的全局均值池化处理以得到所述信号强度特征矩阵。
在上述基于料位检测的自动排土控制系统中，所述解码特征矩阵生成单元，进一步用于：以如下公式来融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵；其中，所述公式为：
Figure 237654DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 252228DEST_PATH_IMAGE003
为所述解码特征矩阵，
Figure 167094DEST_PATH_IMAGE004
为所述信号强度特征矩阵，
Figure 766703DEST_PATH_IMAGE005
为所述料位特征矩 阵，“
Figure 639981DEST_PATH_IMAGE006
”表示所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵相对应位置处的元素相加，
Figure 941518DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 660076DEST_PATH_IMAGE008
为用于控制所述解码特征矩阵中所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵之间的平衡 的加权参数。
在上述基于料位检测的自动排土控制系统中，所述解码回归单元，进一步用于：使 用所述解码器以如下公式对所述解码特征矩阵进行解码回归以获得所述解码值；其中，所 述公式为：
Figure 317453DEST_PATH_IMAGE009
，其中
Figure 345321DEST_PATH_IMAGE010
是所述解码特征矩阵，
Figure 884887DEST_PATH_IMAGE011
是所述解码值，
Figure 672714DEST_PATH_IMAGE012
是权重矩阵，
Figure 981336DEST_PATH_IMAGE013
表示矩 阵乘。
在上述基于料位检测的自动排土控制系统中，所述比较单元，进一步用于：基于所述解码值与预定阈值之间的比较，确定是否进行排土。
在上述基于料位检测的自动排土控制系统中，还包括：对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行训练的训练模块。所述对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行训练的训练模块，包括：训练数据获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括：由以面阵形式排布的所述多个雷达料位计采集的多个训练料位值、所述多个雷达料位计在测量料位值时的训练接收信号强度值和真实料位值；训练数据输入矩阵构造单元，用于将所述多个训练料位值和所述多个训练接收信号强度值按照所述面阵形式排列为训练料位输入矩阵和训练信号强度输入矩阵；训练料位特征矩阵生成单元，用于将所述训练料位输入矩阵通过所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到训练料位特征矩阵；训练信号强度特征矩阵生成单元，用于将所述训练信号强度输入矩阵通过所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到训练信号强度特征矩阵；融合单元，用于融合所述训练信号强度特征矩阵和所述训练料位特征矩阵以得到训练解码特征矩阵；解码损失函数值生成单元，用于将所述训练解码特征矩阵通过所述解码器以得到解码损失函数值；以及，迭代训练单元，用于基于所述解码损失函数值并以梯度下降的反向传播算法来对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行迭代地训练，其中，在训练的每一轮迭代中，基于所述解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，对由所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量进行迭代。
在上述基于料位检测的自动排土控制系统中，所述迭代训练单元，进一步用于：在训练的每一轮迭代中，基于所述解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，以如下公式对由所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量进行迭代，其中，所述公式为：
Figure 383367DEST_PATH_IMAGE022
其中
Figure 941387DEST_PATH_IMAGE016
表示所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量，
Figure 470589DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 885914DEST_PATH_IMAGE018
分别表示所述 解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，
Figure 6317DEST_PATH_IMAGE019
表示向量的零范数，
Figure 520475DEST_PATH_IMAGE020
表示向量的指数运 算，所述向量的指数运算表示以向量中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值，
Figure 384526DEST_PATH_IMAGE006
表示 按位置加法，
Figure 651428DEST_PATH_IMAGE021
表示按位置减法，
Figure 208311DEST_PATH_IMAGE013
表示矩阵相乘。
与现有技术相比，本申请提供的基于料位检测的自动排土控制方法及其系统，其通过以面阵形式排布的多个雷达料位计共同采集料位值，从而可基于各个料位值之间的关联性特征来将排土带的对角值纳入考虑范围内，以所述多个雷达料位计在测量时的接收信号强度关联特征来表示信号干扰所带来的测量精度影响，融合这两者的隐含特征信息来进行解码回归得到更为准确的所述料位的校正测量值。这样，基于校正测量值确定是否进行排土，进而提高自动排土控制的准确性。
附图说明
通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请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，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1图示了根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制方法的应用场景图。
图2图示了根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制方法的流程图。
图3图示了根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制方法的架构图。
图4图示了根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制方法中对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行训练的流程图。
图5图示了根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制系统的框图。
图6图示了根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制系统中训练模块的框图。
具体实施方式
下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
申请概述
如上所述，现有的排土机上通过安装雷达料位计来检测料位高度，以实现自动排土。但是，当测量固态物料时，由于固体介质会有一个堆角，传感器要倾斜一定的角度。相应地，利用雷达料位计进行料位测量时，排土带的堆角会时刻发生变化，导致雷达料位计的测量发生偏差，进而导致控制的偏差。因此，期待一种优化的基于料位检测的自动排土控制方案。
相应地，为了能够实时准确地进行料位校正测量，以提高自动排土控制的准确性。因此，在本申请的技术方案中，期望使用基于深度学习的人工智能控制技术，通过安装多个雷达料位计以面阵的形式进行排布来同时进行料位的测量。也就是，通过以面阵形式排布的多个雷达料位计共同采集料位值，从而可基于各个料位值之间的关联性特征来将排土带的对角值纳入考虑范围内。并且，为了能够对于所述多个雷达料位计之间产生的信号干扰进行滤除以提高测量的精准度，进一步以所述多个雷达料位计在测量时的接收信号强度关联特征来表示信号干扰所带来的测量精度影响。然后，融合这两者的隐含特征信息来进行解码回归得到更为准确的所述料位的校正测量值。这样，能够实时准确地进行料位校正测量，进而提高自动排土控制的准确性。
具体地，在本申请的技术方案中，首先，通过以面阵形式排布的多个雷达料位计采集多个料位值，并把所述多个料位值按照所述面阵形式排列为料位输入矩阵。这样，能够整合具有空间位置信息的所述以面阵形式排布的多个雷达料位计共同采集的料位值的数据信息，有利于提高后续的特征提取。接着，再将所述料位输入矩阵通过在隐含关联特征提取方面具有优异表现的卷积神经网络模型中进行特征挖掘，但是考虑到在采集到的所述多个料位值排列的具有面阵形式空间特征信息的所述料位输入矩阵中，所述各个料位值之间具有着空间上的关联性特征。因此，为了能够在聚焦于所述各个料位值的空间位置关联特征分布信息来将排土带的对角值纳入考虑范围内，在本申请的技术方案中，进一步使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型来对于所述料位输入矩阵进行处理，以提取出所述各个料位值之间的空间关联隐含特征，从而得到料位特征矩阵。
然后，考虑到在利用所述以面阵形式排布的多个雷达料位计进行料位测量时，会因所述各个雷达料位计之间产生的信号干扰而影响测量精度。因此，在本申请的技术方案中，为了能够对于所述多个雷达料位计之间产生的信号干扰进行滤除以提高测量的精准度，进一步以所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度关联矩阵来表示信号干扰所带来的测量精度影响。也就是，具体地，首先将采集到的所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值以所述面阵形式排列为信号强度输入矩阵。接着，由于以所述面阵形式排列的信号强度输入矩阵中的所述各个接收信号强度值在空间位置上也具有着关联性的特征分布信息，因此，进一步使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型来对于所述信号强度输入矩阵进行处理，以提取出所述各个雷达料位计的接收信号强度值在聚焦于空间维度上的隐含关联特征分布信息，以此来表示所述信号干扰所带来的测量精度影响，从而得到信号强度特征矩阵。
进一步地，就可以融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵来进行解码回归，以得到用于表示料位校正测量值的解码值。这样，能够在滤除所述各个雷达料位计之间的信号干扰和所述排土带的对角值的影响下，对于所述料位进行准确地校正测量，进而提高排土控制的准确性。
特别地，在本申请的技术方案中，由于所述料位特征矩阵包括通过使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型提取到的料位值跨面阵空间位置分布关联特征，而所述信号强度特征矩阵包括通过使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型提取到的信号干扰跨面阵空间位置分布关联特征，使得在融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵得到的解码特征矩阵中具有较多的局部跨面阵空间位置分布关联模式，这样，当将解码特征矩阵在通过解码器进行解码回归时，解码器的权重矩阵通过参数调整来与所述解码特征矩阵的适配负担较重，影响了解码器的训练速度和解码结果的准确性。
基于此，在本申请的技术方案中，在解码器的训练过程当中，引入解码器迭代的场 景相关优化，具体为，对于所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量
Figure 944186DEST_PATH_IMAGE016
，计算其相对于 解码器权重矩阵的适配优化特征向量
Figure DEST_PATH_IMAGE023
，表示为：
Figure 64457DEST_PATH_IMAGE024
Figure 467757DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 195542DEST_PATH_IMAGE018
是解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，
Figure 153133DEST_PATH_IMAGE019
表示向量的零范数。
也就是，以解码器在迭代时权重矩阵的参数更新前后的场景点相关性的度量作为 校正因数，来对解码特征向量
Figure 873833DEST_PATH_IMAGE016
的解码回归表示进行优化，以通过解码器的解码场景的分布 相似性做出支持来对解码特征向量
Figure 866060DEST_PATH_IMAGE016
进行相关性描述，以在对于解码器的权重矩阵进行参 数更新的同时，提升优化后的解码特征向量
Figure 499167DEST_PATH_IMAGE023
对于所述参数更新的适配程度，从而加快了 解码器的训练速度，且提高了解码结果的准确性。这样，能够实时准确地进行料位的校正测 量，进而提高自动排土控制的准确性。
基于此，本申请提出了一种基于料位检测的自动排土控制方法，其包括：获取由以面阵形式排布的多个雷达料位计采集的多个料位值；将所述多个料位值按照所述面阵形式排列为料位输入矩阵；将所述料位输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到料位特征矩阵；获取所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值；将所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值以所述面阵形式排列为信号强度输入矩阵；将所述信号强度输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到信号强度特征矩阵；融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵；将所述解码特征矩阵通过训练完成的解码器进行解码回归以得到用于表示料位校正测量值的解码值；以及，基于所述解码值，确定是否进行排土。
图1图示了根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制方法的应用场景图。如图1所示，在该应用场景中，首先获取由以面阵形式排布的多个雷达料位计（例如，如图1中所示意的Se1至Sen）采集的多个料位值和所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值。进而，将所述多个料位值和所述多个接收信号强度值输入至部署有基于料位检测的自动排土控制算法的服务器（例如，如图1所示意的S）中，其中，所述服务器能够基于所述基于料位检测的自动排土控制算法对所述多个料位值和所述多个接收信号强度值进行处理，以得到用于表示料位校正测量值的解码值，并基于所述解码值，确定是否进行排土。
在介绍了本申请的基本原理之后，下面将参考附图来具体介绍本申请的各种非限制性实施例。
示例性方法
图2图示了根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制方法的流程图。如图2所示，根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制方法，包括：S110，获取由以面阵形式排布的多个雷达料位计采集的多个料位值；S120，将所述多个料位值按照所述面阵形式排列为料位输入矩阵；S130，将所述料位输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到料位特征矩阵；S140，获取所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值；S150，将所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值以所述面阵形式排列为信号强度输入矩阵；S160，将所述信号强度输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到信号强度特征矩阵；S170，融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵；S180，将所述解码特征矩阵通过训练完成的解码器进行解码回归以得到用于表示料位校正测量值的解码值；以及，S190，基于所述解码值，确定是否进行排土。
图3图示了根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制方法的架构图。如图3所示，在该架构图中，首先获取由以面阵形式排布的多个雷达料位计采集的多个料位值。接着，将所述多个料位值按照所述面阵形式排列为料位输入矩阵。然后，将所述料位输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到料位特征矩阵。进而，获取所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值。接着，将所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值以所述面阵形式排列为信号强度输入矩阵。然后，将所述信号强度输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到信号强度特征矩阵。进而，融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵。接着，将所述解码特征矩阵通过训练完成的解码器进行解码回归以得到用于表示料位校正测量值的解码值，并基于所述解码值，确定是否进行排土。
在步骤S110中，获取由以面阵形式排布的多个雷达料位计采集的多个料位值。如上所述，现有的排土机上通过安装雷达料位计来检测料位高度，以实现自动排土。但是，当测量固态物料时，由于固体介质会有一个堆角，传感器要倾斜一定的角度。相应地，利用雷达料位计进行料位测量时，排土带的堆角会时刻发生变化，导致雷达料位计的测量发生偏差，进而导致控制的偏差。因此，期待一种优化的基于料位检测的自动排土控制方案。相应地，为了能够实时准确地进行料位校正测量，以提高自动排土控制的准确性。因此，在本申请的技术方案中，期望使用基于深度学习的人工智能控制技术，通过安装多个雷达料位计以面阵的形式进行排布来同时进行料位的测量。也就是，通过以面阵形式排布的多个雷达料位计共同采集料位值，从而可基于各个料位值之间的关联性特征来将排土带的对角值纳入考虑范围内。并且，为了能够对于所述多个雷达料位计之间产生的信号干扰进行滤除以提高测量的精准度，进一步以所述多个雷达料位计在测量时的接收信号强度关联特征来表示信号干扰所带来的测量精度影响。然后，融合这两者的隐含特征信息来进行解码回归得到更为准确的所述料位的校正测量值。这样，能够实时准确地进行料位校正测量，进而提高自动排土控制的准确性。具体地，在本申请的技术方案中，首先，通过以面阵形式排布的多个雷达料位计采集多个料位值。
在步骤S120中，将所述多个料位值按照所述面阵形式排列为料位输入矩阵。这样，能够整合具有空间位置信息的所述以面阵形式排布的多个雷达料位计共同采集的料位值的数据信息，有利于提高后续的特征提取。
在步骤S130中，将所述料位输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到料位特征矩阵。也就是，将所述料位输入矩阵通过在隐含关联特征提取方面具有优异表现的卷积神经网络模型中进行特征挖掘，但是考虑到在采集到的所述多个料位值排列的具有面阵形式空间特征信息的所述料位输入矩阵中，所述各个料位值之间具有着空间上的关联性特征。因此，为了能够在聚焦于所述各个料位值的空间位置关联特征分布信息来将排土带的对角值纳入考虑范围内，在本申请的技术方案中，进一步使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型来对于所述料位输入矩阵进行处理，以提取出所述各个料位值之间的空间关联隐含特征，从而得到料位特征矩阵。
在一个示例中，在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，所述将所述料位输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到料位特征矩阵，包括：使用所述第一卷积神经网络模型的卷积编码部分对所述料位输入矩阵进行深度卷积编码以得到初始卷积特征图；将所述初始卷积特征图输入所述第一卷积神经网络模型的空间注意力部分以得到第一空间注意力图；将所述第一空间注意力图通过Softmax激活函数以得到第一空间注意力特征图；计算所述第一空间注意力特征图和所述初始卷积特征图的按位置点乘以得到料位特征图；以及，对所述料位特征图进行沿通道维度的全局均值池化处理以得到所述料位特征矩阵。
在步骤S140中，获取所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值。考虑到在利用所述以面阵形式排布的多个雷达料位计进行料位测量时，会因所述各个雷达料位计之间产生的信号干扰而影响测量精度。因此，在本申请的技术方案中，为了能够对于所述多个雷达料位计之间产生的信号干扰进行滤除以提高测量的精准度，进一步以所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度关联矩阵来表示信号干扰所带来的测量精度影响。也就是，首先获取所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值。
在步骤S150中，将所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值以所述面阵形式排列为信号强度输入矩阵。也就是，将采集到的所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值以所述面阵形式排列为信号强度输入矩阵。
在步骤S160中，将所述信号强度输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到信号强度特征矩阵。由于以所述面阵形式排列的信号强度输入矩阵中的所述各个接收信号强度值在空间位置上也具有着关联性的特征分布信息，因此，进一步使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型来对于所述信号强度输入矩阵进行处理，以提取出所述各个雷达料位计的接收信号强度值在聚焦于空间维度上的隐含关联特征分布信息，以此来表示所述信号干扰所带来的测量精度影响，从而得到信号强度特征矩阵。
在一个示例中，在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，所述将所述信号强度输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到信号强度特征矩阵，包括：使用所述第二卷积神经网络模型的卷积编码部分对所述信号强度输入矩阵进行深度卷积编码以得到初始卷积特征图；将所述初始卷积特征图输入所述第二卷积神经网络模型的空间注意力部分以得到第二空间注意力图；将所述第二空间注意力图通过Softmax激活函数以得到第二空间注意力特征图；计算所述第二空间注意力特征图和所述初始卷积特征图的按位置点乘以得到信号强度特征图；以及，对所述信号强度特征图进行沿通道维度的全局均值池化处理以得到所述信号强度特征矩阵。
在步骤S170中，融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵。进一步地，就可以融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵来进行解码回归。
在一个示例中，在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，所述融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵，包括：以如下公式来融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵；其中，所述公式为：
Figure 659234DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 934358DEST_PATH_IMAGE003
为所述解码特征矩阵，
Figure 515512DEST_PATH_IMAGE004
为所述信号强度特征矩阵，
Figure 585099DEST_PATH_IMAGE005
为所述料位特征矩 阵，“
Figure 32130DEST_PATH_IMAGE006
”表示所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵相对应位置处的元素相加，
Figure 845365DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 812184DEST_PATH_IMAGE008
为用于控制所述解码特征矩阵中所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵之间的平衡 的加权参数。
在步骤S180中，将所述解码特征矩阵通过训练完成的解码器进行解码回归以得到用于表示料位校正测量值的解码值。所述解码值滤除了所述各个雷达料位计之间的信号干扰和所述排土带的对角值的影响。
在一个示例中，在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，所述将所述解码特 征矩阵通过训练完成的解码器进行解码回归以得到用于表示料位校正测量值的解码值，包 括：使用所述解码器以如下公式对所述解码特征矩阵进行解码回归以获得所述解码值；其 中，所述公式为：
Figure 787093DEST_PATH_IMAGE009
，其中
Figure 924682DEST_PATH_IMAGE010
是所述解码特征矩阵，
Figure 276029DEST_PATH_IMAGE011
是所述解码值，
Figure 97355DEST_PATH_IMAGE012
是权重矩阵，
Figure 492433DEST_PATH_IMAGE013
表示矩阵乘。
在步骤S190中，基于所述解码值，确定是否进行排土。这样，能够在滤除所述各个雷达料位计之间的信号干扰和所述排土带的对角值的影响下，对于所述料位进行准确地校正测量，进而提高排土控制的准确性。
在一个示例中，在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，所述基于所述解码值，确定是否进行排土，包括：基于所述解码值与预定阈值之间的比较，确定是否进行排土。
在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，还包括：对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行训练。
图4图示了根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制方法中对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行训练的流程图。如图4所示，在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，所述对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行训练，包括步骤：S210，获取训练数据，所述训练数据包括：由以面阵形式排布的所述多个雷达料位计采集的多个训练料位值、所述多个雷达料位计在测量料位值时的训练接收信号强度值和真实料位值；S220，将所述多个训练料位值和所述多个训练接收信号强度值按照所述面阵形式排列为训练料位输入矩阵和训练信号强度输入矩阵；S230，将所述训练料位输入矩阵通过所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到训练料位特征矩阵；S240，将所述训练信号强度输入矩阵通过所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到训练信号强度特征矩阵；S250，融合所述训练信号强度特征矩阵和所述训练料位特征矩阵以得到训练解码特征矩阵；S260，将所述训练解码特征矩阵通过所述解码器以得到解码损失函数值；以及，S270，基于所述解码损失函数值并以梯度下降的反向传播算法来对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行迭代地训练，其中，在训练的每一轮迭代中，基于所述解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，对由所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量进行迭代。
特别地，在本申请的技术方案中，由于所述料位特征矩阵包括通过使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型提取到的料位值跨面阵空间位置分布关联特征，而所述信号强度特征矩阵包括通过使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型提取到的信号干扰跨面阵空间位置分布关联特征，使得在融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵得到的解码特征矩阵中具有较多的局部跨面阵空间位置分布关联模式，这样，当将解码特征矩阵在通过解码器进行解码回归时，解码器的权重矩阵通过参数调整来与所述解码特征矩阵的适配负担较重，影响了解码器的训练速度和解码结果的准确性。基于此，在本申请的技术方案中，在解码器的训练过程当中，引入解码器迭代的场景相关优化。
在一个示例中，在上述基于料位检测的自动排土控制方法中，在训练的每一轮迭代中，基于所述解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，以如下公式对由所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量进行迭代，其中，所述公式为：
Figure 664788DEST_PATH_IMAGE024
其中
Figure 554247DEST_PATH_IMAGE016
表示所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量，
Figure 495658DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 330146DEST_PATH_IMAGE018
分别表示所述 解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，
Figure 724218DEST_PATH_IMAGE019
表示向量的零范数，
Figure 417368DEST_PATH_IMAGE020
表示向量的指数运 算，所述向量的指数运算表示以向量中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值，
Figure 213286DEST_PATH_IMAGE006
表示 按位置加法，
Figure 215746DEST_PATH_IMAGE021
表示按位置减法，
Figure 34797DEST_PATH_IMAGE013
表示矩阵相乘。
也就是，以解码器在迭代时权重矩阵的参数更新前后的场景点相关性的度量作为 校正因数，来对解码特征向量
Figure 797217DEST_PATH_IMAGE016
的解码回归表示进行优化，以通过解码器的解码场景的分布 相似性做出支持来对解码特征向量
Figure 900171DEST_PATH_IMAGE016
进行相关性描述，以在对于解码器的权重矩阵进行参 数更新的同时，提升优化后的解码特征向量
Figure 824264DEST_PATH_IMAGE023
对于所述参数更新的适配程度，从而加快了 解码器的训练速度，且提高了解码结果的准确性。这样，能够实时准确地进行料位的校正测 量，进而提高自动排土控制的准确性。
综上，基于本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制方法被阐明，其通过以面阵形式排布的多个雷达料位计共同采集料位值，从而可基于各个料位值之间的关联性特征来将排土带的对角值纳入考虑范围内，以所述多个雷达料位计在测量时的接收信号强度关联特征来表示信号干扰所带来的测量精度影响，融合这两者的隐含特征信息来进行解码回归得到更为准确的所述料位的校正测量值。这样，基于校正测量值确定是否进行排土，进而提高自动排土控制的准确性。
示例性系统
图5图示了根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制系统的框图。如图5所示，根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制系统100，包括：料位值获取单元110，用于获取由以面阵形式排布的多个雷达料位计采集的多个料位值；料位值排列单元120，用于将所述多个料位值按照所述面阵形式排列为料位输入矩阵；料位值空间关注单元130，用于将所述料位输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到料位特征矩阵；信号强度值获取单元140，用于获取所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值；信号强度排列单元150，用于将所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值以所述面阵形式排列为信号强度输入矩阵；信号强度空间关注单元160，用于将所述信号强度输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到信号强度特征矩阵；解码特征矩阵生成单元170，用于融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵；解码回归单元180，用于将所述解码特征矩阵通过训练完成的解码器进行解码回归以得到用于表示料位校正测量值的解码值；以及，比较单元190，用于基于所述解码值，确定是否进行排土。
在一个示例中，在上述基于料位检测的自动排土控制系统100中，所述料位值空间关注单元130，进一步用于：使用所述第一卷积神经网络模型的卷积编码部分对所述料位输入矩阵进行深度卷积编码以得到初始卷积特征图；将所述初始卷积特征图输入所述第一卷积神经网络模型的空间注意力部分以得到第一空间注意力图；将所述第一空间注意力图通过Softmax激活函数以得到第一空间注意力特征图；计算所述第一空间注意力特征图和所述初始卷积特征图的按位置点乘以得到料位特征图；以及，对所述料位特征图进行沿通道维度的全局均值池化处理以得到所述料位特征矩阵。
在一个示例中，在上述基于料位检测的自动排土控制系统100中，所述信号强度空间关注单元160，进一步用于：使用所述第二卷积神经网络模型的卷积编码部分对所述信号强度输入矩阵进行深度卷积编码以得到初始卷积特征图；将所述初始卷积特征图输入所述第二卷积神经网络模型的空间注意力部分以得到第二空间注意力图；将所述第二空间注意力图通过Softmax激活函数以得到第二空间注意力特征图；计算所述第二空间注意力特征图和所述初始卷积特征图的按位置点乘以得到信号强度特征图；以及，对所述信号强度特征图进行沿通道维度的全局均值池化处理以得到所述信号强度特征矩阵。
在一个示例中，在上述基于料位检测的自动排土控制系统100中，所述解码特征矩阵生成单元170，进一步用于：以如下公式来融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵；其中，所述公式为：
Figure 458508DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 477149DEST_PATH_IMAGE003
为所述解码特征矩阵，
Figure 982079DEST_PATH_IMAGE004
为所述信号强度特征矩阵，
Figure 77074DEST_PATH_IMAGE005
为所述料位特征矩 阵，“
Figure 667455DEST_PATH_IMAGE006
”表示所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵相对应位置处的元素相加，
Figure 18016DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 377453DEST_PATH_IMAGE008
为用于控制所述解码特征矩阵中所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵之间的平衡 的加权参数。
在一个示例中，在上述基于料位检测的自动排土控制系统100中，所述解码回归单 元180，进一步用于：使用所述解码器以如下公式对所述解码特征矩阵进行解码回归以获得 所述解码值；其中，所述公式为：
Figure 643349DEST_PATH_IMAGE009
，其中
Figure 721026DEST_PATH_IMAGE010
是所述解码特征矩阵，
Figure 347049DEST_PATH_IMAGE011
是所述解码值，
Figure 826572DEST_PATH_IMAGE012
是权重矩阵，
Figure 263369DEST_PATH_IMAGE013
表示矩阵乘。
在一个示例中，在上述基于料位检测的自动排土控制系统100中，所述比较单元190，进一步用于：基于所述解码值与预定阈值之间的比较，确定是否进行排土。
在上述基于料位检测的自动排土控制系统100中，还包括：对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行训练的训练模块200。
图6图示了根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制系统中训练模块的框图。如图6所示，所述对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行训练的训练模块200，包括：训练数据获取单元210，用于获取训练数据，所述训练数据包括：由以面阵形式排布的所述多个雷达料位计采集的多个训练料位值、所述多个雷达料位计在测量料位值时的训练接收信号强度值和真实料位值；训练数据输入矩阵构造单元220，用于将所述多个训练料位值和所述多个训练接收信号强度值按照所述面阵形式排列为训练料位输入矩阵和训练信号强度输入矩阵；训练料位特征矩阵生成单元230，用于将所述训练料位输入矩阵通过所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到训练料位特征矩阵；训练信号强度特征矩阵生成单元240，用于将所述训练信号强度输入矩阵通过所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到训练信号强度特征矩阵；融合单元250，用于融合所述训练信号强度特征矩阵和所述训练料位特征矩阵以得到训练解码特征矩阵；解码损失函数值生成单元260，用于将所述训练解码特征矩阵通过所述解码器以得到解码损失函数值；以及，迭代训练单元270，用于基于所述解码损失函数值并以梯度下降的反向传播算法来对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行迭代地训练，其中，在训练的每一轮迭代中，基于所述解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，对由所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量进行迭代。
在一个示例中，在上述基于料位检测的自动排土控制系统100中，所述迭代训练单元270，进一步用于：在训练的每一轮迭代中，基于所述解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，以如下公式对由所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量进行迭代，其中，所述公式为：
Figure 828343DEST_PATH_IMAGE022
其中
Figure 523635DEST_PATH_IMAGE016
表示所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量，
Figure 123244DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 730943DEST_PATH_IMAGE018
分别表示所述 解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，
Figure 970163DEST_PATH_IMAGE019
表示向量的零范数，
Figure 954299DEST_PATH_IMAGE020
表示向量的指数运 算，所述向量的指数运算表示以向量中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值，
Figure 408415DEST_PATH_IMAGE006
表示 按位置加法，
Figure 187015DEST_PATH_IMAGE021
表示按位置减法，
Figure 713198DEST_PATH_IMAGE013
表示矩阵相乘。
这里，本领域技术人员可以理解，上述基于料位检测的自动排土控制系统 100中的各个单元和模块的具体功能和操作已经在上面参考图1到图4的基于料位检测的自动排土控制方法的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。
如上所述，根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制系统 100可以实现在各种终端设备中，例如用于基于料位检测的自动排土控制的服务器等。在一个示例中，根据本申请实施例的基于料位检测的自动排土控制系统 100可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到终端设备中。例如，该基于料位检测的自动排土控制系统100可以是该终端设备的操作系统中的一个软件模块，或者可以是针对于该终端设备所开发的一个应用程序；当然，该基于料位检测的自动排土控制系统 100同样可以是该终端设备的众多硬件模块之一。
替换地，在另一示例中，该基于料位检测的自动排土控制系统 100与该终端设备也可以是分立的设备，并且该基于料位检测的自动排土控制系统 100可以通过有线和/或无线网络连接到该终端设备，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。

Claims (10)

1.一种基于料位检测的自动排土控制方法，其特征在于，包括：
获取由以面阵形式排布的多个雷达料位计采集的多个料位值；
将所述多个料位值按照所述面阵形式排列为料位输入矩阵；
将所述料位输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到料位特征矩阵；
获取所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值；
将所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值以所述面阵形式排列为信号强度输入矩阵；
将所述信号强度输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到信号强度特征矩阵；
融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵；
将所述解码特征矩阵通过训练完成的解码器进行解码回归以得到用于表示料位校正测量值的解码值；以及
基于所述解码值，确定是否进行排土。
2.根据权利要求1所述的基于料位检测的自动排土控制方法，其特征在于，所述将所述料位输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到料位特征矩阵，包括：
使用所述第一卷积神经网络模型的卷积编码部分对所述料位输入矩阵进行深度卷积编码以得到初始卷积特征图；
将所述初始卷积特征图输入所述第一卷积神经网络模型的空间注意力部分以得到第一空间注意力图；
将所述第一空间注意力图通过Softmax激活函数以得到第一空间注意力特征图；
计算所述第一空间注意力特征图和所述初始卷积特征图的按位置点乘以得到料位特征图；以及
对所述料位特征图进行沿通道维度的全局均值池化处理以得到所述料位特征矩阵。
3.根据权利要求2所述的基于料位检测的自动排土控制方法，其特征在于，所述将所述信号强度输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到信号强度特征矩阵，包括：
使用所述第二卷积神经网络模型的卷积编码部分对所述信号强度输入矩阵进行深度卷积编码以得到初始卷积特征图；
将所述初始卷积特征图输入所述第二卷积神经网络模型的空间注意力部分以得到第二空间注意力图；
将所述第二空间注意力图通过Softmax激活函数以得到第二空间注意力特征图；
计算所述第二空间注意力特征图和所述初始卷积特征图的按位置点乘以得到信号强度特征图；以及
对所述信号强度特征图进行沿通道维度的全局均值池化处理以得到所述信号强度特征矩阵。
4.根据权利要求3所述的基于料位检测的自动排土控制方法，其特征在于，所述融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵，包括：以如下公式来融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵；
其中，所述公式为：
Figure 284305DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 858506DEST_PATH_IMAGE002
为所述解码特征矩阵，
Figure 808008DEST_PATH_IMAGE003
为所述信号强度特征矩阵，
Figure 287399DEST_PATH_IMAGE004
为所述料位特征矩阵，“
Figure 613338DEST_PATH_IMAGE005
”表示所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵相对应位置处的元素相加，
Figure 245308DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 880558DEST_PATH_IMAGE007
为用 于控制所述解码特征矩阵中所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵之间的平衡的加 权参数。
5.根据权利要求4所述的基于料位检测的自动排土控制方法，其特征在于，所述将所述解码特征矩阵通过训练完成的解码器进行解码回归以得到用于表示料位校正测量值的解码值，包括：
使用所述解码器以如下公式对所述解码特征矩阵进行解码回归以获得所述解码值；其 中，所述公式为：
Figure 332399DEST_PATH_IMAGE008
，其中
Figure 183068DEST_PATH_IMAGE009
是所述解码特征矩阵，
Figure 669544DEST_PATH_IMAGE010
是所述解码值，
Figure 226427DEST_PATH_IMAGE011
是权重矩阵，
Figure 211569DEST_PATH_IMAGE012
表示矩阵乘。
6.根据权利要求5所述的基于料位检测的自动排土控制方法，其特征在于，所述基于所述解码值，确定是否进行排土，包括：
基于所述解码值与预定阈值之间的比较，确定是否进行排土。
7.根据权利要求1所述的基于料位检测的自动排土控制方法，其特征在于，还包括：对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行训练。
8.根据权利要求7所述的基于料位检测的自动排土控制方法，其特征在于，所述对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行训练，包括：
获取训练数据，所述训练数据包括：由以面阵形式排布的所述多个雷达料位计采集的多个训练料位值、所述多个雷达料位计在测量料位值时的训练接收信号强度值和真实料位值；
将所述多个训练料位值和所述多个训练接收信号强度值按照所述面阵形式排列为训练料位输入矩阵和训练信号强度输入矩阵；
将所述训练料位输入矩阵通过所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到训练料位特征矩阵；
将所述训练信号强度输入矩阵通过所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到训练信号强度特征矩阵；
融合所述训练信号强度特征矩阵和所述训练料位特征矩阵以得到训练解码特征矩阵；
将所述训练解码特征矩阵通过所述解码器以得到解码损失函数值；以及
基于所述解码损失函数值并以梯度下降的反向传播算法来对所述解码器、所述使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型和所述使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型进行迭代地训练，其中，在训练的每一轮迭代中，基于所述解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，对由所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量进行迭代。
9.根据权利要求8所述的基于料位检测的自动排土控制方法，其特征在于，在训练的每一轮迭代中，基于所述解码器在每次迭代更新前后的权重矩阵，以如下公式对由所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量进行迭代，其中，所述公式为：
Figure 82573DEST_PATH_IMAGE013
其中
Figure 220294DEST_PATH_IMAGE014
表示所述解码特征矩阵展开后得到的解码特征向量，
Figure 931767DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 154938DEST_PATH_IMAGE016
分别表示所述解码 器在每次迭代更新前后的权重矩阵，
Figure 626370DEST_PATH_IMAGE017
表示向量的零范数，
Figure 618597DEST_PATH_IMAGE018
表示向量的指数运算，所 述向量的指数运算表示以向量中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值，
Figure 500971DEST_PATH_IMAGE005
表示按位置 加法，
Figure 211438DEST_PATH_IMAGE019
表示按位置减法，
Figure 220983DEST_PATH_IMAGE012
表示矩阵相乘。
10.一种基于料位检测的自动排土控制系统，其特征在于，包括：
料位值获取单元，用于获取由以面阵形式排布的多个雷达料位计采集的多个料位值；
料位值排列单元，用于将所述多个料位值按照所述面阵形式排列为料位输入矩阵；
料位值空间关注单元，用于将所述料位输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第一卷积神经网络模型以得到料位特征矩阵；
信号强度值获取单元，用于获取所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值；
信号强度排列单元，用于将所述多个雷达料位计在测量料位值时的接收信号强度值以所述面阵形式排列为信号强度输入矩阵；
信号强度空间关注单元，用于将所述信号强度输入矩阵通过训练完成的使用空间注意力机制的第二卷积神经网络模型以得到信号强度特征矩阵；
解码特征矩阵生成单元，用于融合所述信号强度特征矩阵和所述料位特征矩阵以得到解码特征矩阵；
解码回归单元，用于将所述解码特征矩阵通过训练完成的解码器进行解码回归以得到用于表示料位校正测量值的解码值；以及
比较单元，用于基于所述解码值，确定是否进行排土。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004251001A (ja) * 2003-02-20 2004-09-09 Shimizu Corp トンネル掘削機の排土機構及び排土方法
US20090091615A1 (en) * 2007-10-05 2009-04-09 Kar-Han Tan Optimization Strategies for GPU View Projection Matrix Implementation
CN101492750A (zh) * 2008-12-30 2009-07-29 北京科技大学 基于工业相控阵雷达的高炉料面测量与控制系统
CN106352951A (zh) * 2016-09-29 2017-01-25 上海沃纳机电设备有限公司 多频率雷达料位计及基于其的物料料位测量方法
CN111784777A (zh) * 2020-07-09 2020-10-16 千顺智能(珠海)有限公司 基于卷积神经网络的smt物料数量统计方法及统计系统
CN112147589A (zh) * 2020-08-18 2020-12-29 桂林电子科技大学 基于卷积神经网络的频率分集阵列的雷达目标定位方法
CN112634292A (zh) * 2021-01-06 2021-04-09 烟台大学 一种基于深度卷积神经网络的沥青路面裂缝图像分割方法
CN113627283A (zh) * 2021-07-23 2021-11-09 中冶南方工程技术有限公司 基于雷达回波信号的料面测量方法、终端设备及存储介质
CN114590605A (zh) * 2022-03-15 2022-06-07 内蒙古京宁热电有限责任公司 一种用于斗轮堆取料机的智能无人控制系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004251001A (ja) * 2003-02-20 2004-09-09 Shimizu Corp トンネル掘削機の排土機構及び排土方法
US20090091615A1 (en) * 2007-10-05 2009-04-09 Kar-Han Tan Optimization Strategies for GPU View Projection Matrix Implementation
CN101492750A (zh) * 2008-12-30 2009-07-29 北京科技大学 基于工业相控阵雷达的高炉料面测量与控制系统
CN106352951A (zh) * 2016-09-29 2017-01-25 上海沃纳机电设备有限公司 多频率雷达料位计及基于其的物料料位测量方法
CN111784777A (zh) * 2020-07-09 2020-10-16 千顺智能(珠海)有限公司 基于卷积神经网络的smt物料数量统计方法及统计系统
CN112147589A (zh) * 2020-08-18 2020-12-29 桂林电子科技大学 基于卷积神经网络的频率分集阵列的雷达目标定位方法
CN112634292A (zh) * 2021-01-06 2021-04-09 烟台大学 一种基于深度卷积神经网络的沥青路面裂缝图像分割方法
CN113627283A (zh) * 2021-07-23 2021-11-09 中冶南方工程技术有限公司 基于雷达回波信号的料面测量方法、终端设备及存储介质
CN114590605A (zh) * 2022-03-15 2022-06-07 内蒙古京宁热电有限责任公司 一种用于斗轮堆取料机的智能无人控制系统

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