CN115937213A - 一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，属于机械技术领域。包括地面监控中心，所述地面监控中心通过以太网通讯连接有缺陷识别巡检机器人，所述缺陷识别巡检机器人包括有单轨吊机车驾驶舱，还包括有智能防爆摄像机，所述智能防爆摄像机固定安装在所述单轨吊机车驾驶舱的前后两端，并且还包括有固定安装在巷道的关键部位的有线智能防爆摄像机，所述单轨吊机车驾驶舱内固定安装有显示控制配电箱、车载供电电源和无线基站，所述地面监控中包括有AI运算平台；本发明解决矿井人工巡检具有一定的危险性，且工人劳动强度大，检测效果不稳定等问题，符合煤矿智能化、无人化的发展方向，具有广阔的技术前瞻性。
Description
技术领域
本发明涉及机械领域，具体而言，涉及一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统。
背景技术
目前，在煤炭工业领域，单轨吊运输是煤矿辅助运输的主要发展方向。由于单轨吊使用频繁、载重大，长期运行易造成轨道变形、轨道间错位，导致单轨吊驱动轮及轨道磨损加剧，不及时维护将影响单轨吊运行效率和生产安全。本着减人、提效、无人则安的原则，针对于煤矿单轨吊轨道运输路线长，周边环境复杂、人工巡检效率低、无法定量检测，用工成本高的痛点，有必要研发可以替代巡检工，能够全面完整提供单轨吊轨道状态参数的矿用轨道巡检智能机器人。其中巡检机器人的核心组件是可视化缺陷识别系统，该系统能够实现实时回传单轨吊轨道视频信息，可对单轨吊轨道健康状态进行检测，为轨道维修替换提供数据支持，同时对单轨吊轨道运输中安全隐患(轨道直线度、轨道间水平、竖直错位、锚杆的松紧、巷道的变形等)及运输路线周边环境及设备的自主检测，能及时、快速的发现问题，提前排除单轨吊运输过程中的安全隐患，保障矿井的安全运输生产，提高矿井智能化水平。
发明内容
为了弥补以上不足，本发明提供了一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，旨在改善单轨吊使用频繁、载重大，长期运行易造成轨道变形、轨道间错位，导致单轨吊驱动轮及轨道磨损加剧，不及时维护将影响单轨吊运行效率和生产安全的问题。
本发明实施例提供了一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，包括地面监控中心，所述地面监控中心通过以太网通讯连接有缺陷识别巡检机器人，所述缺陷识别巡检机器人包括有单轨吊机车驾驶舱，还包括有智能防爆摄像机，所述智能防爆摄像机固定安装在所述单轨吊机车驾驶舱的前后两端，并且还包括有固定安装在巷道的关键部位的有线智能防爆摄像机，所述单轨吊机车驾驶舱内固定安装有显示控制配电箱、车载供电电源和无线基站，所述地面监控中包括有AI运算平台；
所述地面监控中心用于实现对采集到的各项数据信息进行有效的计算处理，所述以太网用于实现对采集的数据信息进行有效的传输，实现对数据信息进行实时的传输，所述缺陷识别巡检机器人用于实现对巷道的内部进行数据采集，即通过所述智能防爆摄像机实现对巷道内部的环境进行检测，实现对巷道的画面进行有效的采集处理，所述单轨吊机车驾驶舱用于实现对在巷道的内部进行移动，便于所述单轨吊机车驾驶舱携带所述智能防爆摄像机实现对巷道的画面进行采集处理，所述显示控制配电箱用于实现对系统进行有效的供电运行，实现对系统进行稳定的运行，所述车载供电电源用于实现对系统进行供电，并且以及实现对系统中的所有设备进行供电，所述无线基站用于实现对采集的数据信息进行有效的传输，有效的将所述缺陷识别巡检机器人通过所述智能防爆摄像机采集到的数据信息进行传输给所述地面监控中心，所述地面监控中心通过所述AI运算平台进行计算处理，即所述AI运算平台通过AI运算识别，输出报警信息。
在上述实现过程中，本发明采用先进的无线移动通讯技术，通讯距离远，抗干扰性强，既能保证图像及数据的实时传输，又符合防爆要求；采用机器人吊挂在轨道上的运行方式，不占用地面空间，不影响行人；采用多种检测方式及数据处理算法，实现多种智能化分析识别功能；解决了关联于位置信息的图像和声音的采集；
用轨道巡检机器人替代传统的人工巡检，解决人工巡检带来的轨道路线长，工作强度大，隐蔽的安全隐患难以发现等不利因素，对煤矿实施的无人驾驶单轨吊安全运输系统具有重要的意义，轨道巡检机器人替代传统的人工巡检，减少人为因素，更为安全、可靠，符合煤矿智能化建设减人增效、无人则安的指导意见；
解决矿井人工巡检具有一定的危险性，且工人劳动强度大，检测效果不稳定等问题，符合煤矿智能化、无人化的发展方向，具有广阔的技术前瞻性。
在一种具体的实施方案中，所述智能防爆摄像机中包括有摄像头，所述摄像头用于实现对结构光和图像输入进行采集，使得所述摄像头在结构光的作用下实现对图像进行生成。
在上述实现过程中，摄像头实现对结构光和图像输入进行采集，便于实现对图像信息进行成像。
在一种具体的实施方案中，所述摄像头上电性连接有视频处理模块，所述视频处理模块上电性连接有报警信号输出和录像存储与回放，所述录像存储与回放上电性连接有WEB页面访问与配置。
在上述实现过程中，通过视频处理模块实现对视频信息进行获取，并且实现对视频信号进行存储和回放，且通过WEB页面访问与配置实现对数据信息进行传输，并且在信息异常的时候，通过报警信息进行输出。
在一种具体的实施方案中，所述视频处理模块中包括有用于采集数据信息的数据获取电路、用于对数据信息进行模数转换的数据转换电路元、用于对数据信息进行放大处理的增益电路、用于实现对数据信息进行滤波处理的数据滤波电路和用于实现对数据信息进行图像处理的图像计算单元。
在上述实现过程中，通过视频处理模块实现对视频的数据信息进行获取，并且实现对数据信息进行移动的计算处理。
在一种具体的实施方案中，所述图像计算单元中包括有用于实习对图像进行计算处理的计算单元，所述计算单元采用的是智能分析处理技术，所述智能视频分析技术分为两大类，分别是通过前景提取方法对画面中的物体的移动进行检测，通过设定规则来区分不同的行为，如拌线、物品遗留、周界；另一类是利用模式识别技术对画面中所需要监控的物体进行针对性的建模，从而达到对视频中的特定物体进行检测及相关应用，如车辆检测、人流统计、人脸检测。
在上述实现过程中，通过图像计算单元实现对视频信息进行件处理，提高数据信息的精准度。
在一种具体的实施方案中，所述显示控制配电箱内包括有用于实现对高电压进行降低的降压电路、用于实现对交流电压进行转换的整流电路、用于实现对电压进行稳定输出的稳压电路、用于实现对直流电压中的交流电压进行滤除的滤波电路和用于实现对后续的电子设备进行防护的防浪涌电路。
在上述实现过程中，通过显示控制配电箱实现对系统进行有效的供电运行，并且系统运行的稳定性。
在一种具体的实施方案中，包括有以下步骤：
S1、构建井下数据集：利用缺陷识别巡检机器人实现对巷道进行实景采集，且实景采集的项目包括有巷道内部的实景、裂缝和螺丝进行拍摄，然后通过labelme工具进行数据标注工作，得到得到包含正、负样本的目标检测数据集；
S2、实现对巷道的内景进行采集：缺陷识别巡检机器人通过两端的智能防爆摄像机和安装在巷道内部的固定智能防爆摄像机对巷道内部情景进行采集，利用YOLOv5目标检测模型对井下目标进行高精度识别，然后通过网络模型进行调优和修改，通过增加数据增强算法实现对巷道中暗光环境的模型优化；
S3、构建结合CSSL的目标检测网络：通过对视频画面进行优化处理后，并且提高CSSL在目标检测中迁移能力进行大量对比，消触实验，获取优质的画面；
S4、实现对画面信息进行传输：算法参数输入和视频帧输入到AI运算平台中，实现对视频进行图像预处理、计算图像可用性特征，然后判断图像是否可用，在视频图像可用后，若可用，则通过算法检测范围提取，以及实现图像特征提取，再判定图像特征判别，对检测结构输出，若不可用，则直接实现对检测结果输出。
在上述实现过程中，实现对巷道进行有效的采集，并且实现对数据信息进行有效的计算处理。
在一种具体的实施方案中，所述S4中的画面信息传输通过所述无线基站和所述以太网进行传输，并且采用先进的无线移动通讯技术，有效的实现通讯距离远，抗干扰性强，既能保证图像及数据的实时传输，又符合防爆要求。
在上述实现过程中，通过无线基站和以太网实现对数据信息进行的传输，并且实现通讯距离远，抗干扰性强，既能保证图像及数据的实时传输。
在一种具体的实施方案中，所述S4的检测结果是关于故障定位，且定位的方式一方面借用井下已有的定位系统，另一方面采用计算机视觉的方法，将采取所述智能防爆摄像机安置于井下缆车的适当位置；将位置标志物根据具体需求间隔放置于井下巷道的合适位置，且标志物例如二维码或其他能被识别的标志物，在利用机器学习或者深度学习来识别判断是否损坏或异常的同时，识别出位置标志物所包涵的位置信息，从而能够范围性锁定目标物损坏或异常的大致方位。
在上述实现过程中，实现对巷道内部的故障进行定位，并且实现对智能防爆摄像机进行确定位置，以及实现对故障位置进行确定，实现定位和位置信息的确定。
在一种具体的实施方案中，所述画面信息传输通过无线的智能防爆摄像机进行传输，以及固定的有线智能防爆摄像机需要接入原井下的已有的网络进行信息传输，将视频和图像信息传输至所述地面监控中心的服务器进行信息和素材收集；同时需要矿上开放井下定位系统数据接口。
在上述实现过程中，通过多种传输方式实现对巷道下采集的视频信息进行传输，便于将数据信息传输到地面监控中心。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明采用先进的无线移动通讯技术，通讯距离远，抗干扰性强，既能保证图像及数据的实时传输，又符合防爆要求；采用机器人吊挂在轨道上的运行方式，不占用地面空间，不影响行人；采用多种检测方式及数据处理算法，实现多种智能化分析识别功能；解决了关联于位置信息的图像和声音的采集；
用轨道巡检机器人替代传统的人工巡检，解决人工巡检带来的轨道路线长，工作强度大，隐蔽的安全隐患难以发现等不利因素，对煤矿实施的无人驾驶单轨吊安全运输系统具有重要的意义，轨道巡检机器人替代传统的人工巡检，减少人为因素，更为安全、可靠，符合煤矿智能化建设减人增效、无人则安的指导意见；
解决矿井人工巡检具有一定的危险性，且工人劳动强度大，检测效果不稳定等问题，符合煤矿智能化、无人化的发展方向，具有广阔的技术前瞻性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1是本发明实施方式提供的煤矿单轨道巡检机器人系统组成结构图；
图2为本发明实施方式提供的矿用智能视觉感知平台总体架构示意图；
图3为本发明实施方式提供的视觉感知软件系统总体架构示意图；
图4为本发明实施方式提供的图像处理算法通用流程图。
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描述。
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
本发明采用先进的无线移动通讯技术，通讯距离远，抗干扰性强，既能保证图像及数据的实时传输，又符合防爆要求；采用机器人吊挂在轨道上的运行方式，不占用地面空间，不影响行人；采用多种检测方式及数据处理算法，实现多种智能化分析识别功能；解决了关联于位置信息的图像和声音的采集；
用轨道巡检机器人替代传统的人工巡检，解决人工巡检带来的轨道路线长，工作强度大，隐蔽的安全隐患难以发现等不利因素，对煤矿实施的无人驾驶单轨吊安全运输系统具有重要的意义，轨道巡检机器人替代传统的人工巡检，减少人为因素，更为安全、可靠，符合煤矿智能化建设减人增效、无人则安的指导意见；
解决矿井人工巡检具有一定的危险性，且工人劳动强度大，检测效果不稳定等问题，符合煤矿智能化、无人化的发展方向，具有广阔的技术前瞻性；
旨在改善单轨吊使用频繁、载重大，长期运行易造成轨道变形、轨道间错位，导致单轨吊驱动轮及轨道磨损加剧，不及时维护将影响单轨吊运行效率和生产安全的问题。
请参阅图1-4，本发明提供一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，包括地面监控中心，所述地面监控中心通过以太网通讯连接有缺陷识别巡检机器人，所述缺陷识别巡检机器人包括有单轨吊机车驾驶舱，还包括有智能防爆摄像机，所述智能防爆摄像机固定安装在所述单轨吊机车驾驶舱的前后两端，并且还包括有固定安装在巷道的关键部位的有线智能防爆摄像机，所述单轨吊机车驾驶舱内固定安装有显示控制配电箱、车载供电电源和无线基站，所述地面监控中包括有AI运算平台；
所述地面监控中心用于实现对采集到的各项数据信息进行有效的计算处理，所述以太网用于实现对采集的数据信息进行有效的传输，实现对数据信息进行实时的传输，所述缺陷识别巡检机器人用于实现对巷道的内部进行数据采集，即通过所述智能防爆摄像机实现对巷道内部的环境进行检测，实现对巷道的画面进行有效的采集处理，所述单轨吊机车驾驶舱用于实现对在巷道的内部进行移动，便于所述单轨吊机车驾驶舱携带所述智能防爆摄像机实现对巷道的画面进行采集处理，所述显示控制配电箱用于实现对系统进行有效的供电运行，实现对系统进行稳定的运行，所述车载供电电源用于实现对系统进行供电，并且以及实现对系统中的所有设备进行供电，所述无线基站用于实现对采集的数据信息进行有效的传输，有效的将所述缺陷识别巡检机器人通过所述智能防爆摄像机采集到的数据信息进行传输给所述地面监控中心，所述地面监控中心通过所述AI运算平台进行计算处理，即所述AI运算平台通过AI运算识别，输出报警信息。
具体的，所述智能防爆摄像机中包括有摄像头，所述摄像头用于实现对结构光和图像输入进行采集，使得所述摄像头在结构光的作用下实现对图像进行生成，摄像头实现对结构光和图像输入进行采集，便于实现对图像信息进行成像。
在具体设置时，所述摄像头上电性连接有视频处理模块，所述视频处理模块上电性连接有报警信号输出和录像存储与回放，所述录像存储与回放上电性连接有WEB页面访问与配置，通过视频处理模块实现对视频信息进行获取，并且实现对视频信号进行存储和回放，且通过WEB页面访问与配置实现对数据信息进行传输，并且在信息异常的时候，通过报警信息进行输出。
在一种具体的实施方案中，所述视频处理模块中包括有用于采集数据信息的数据获取电路、用于对数据信息进行模数转换的数据转换电路元、用于对数据信息进行放大处理的增益电路、用于实现对数据信息进行滤波处理的数据滤波电路和用于实现对数据信息进行图像处理的图像计算单元，通过视频处理模块实现对视频的数据信息进行获取，并且实现对数据信息进行移动的计算处理。
在一些具体的实施方案中，所述图像计算单元中包括有用于实习对图像进行计算处理的计算单元，所述计算单元采用的是智能分析处理技术，所述智能视频分析技术分为两大类，分别是通过前景提取方法对画面中的物体的移动进行检测，通过设定规则来区分不同的行为，如拌线、物品遗留、周界；另一类是利用模式识别技术对画面中所需要监控的物体进行针对性的建模，从而达到对视频中的特定物体进行检测及相关应用，如车辆检测、人流统计、人脸检测，通过图像计算单元实现对视频信息进行件处理，提高数据信息的精准度。
在其他一些实施方案中，所述显示控制配电箱内包括有用于实现对高电压进行降低的降压电路、用于实现对交流电压进行转换的整流电路、用于实现对电压进行稳定输出的稳压电路、用于实现对直流电压中的交流电压进行滤除的滤波电路和用于实现对后续的电子设备进行防护的防浪涌电路，通过显示控制配电箱实现对系统进行有效的供电运行，并且系统运行的稳定性。
该矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统的工作原理：
第一步、构建井下数据集：利用缺陷识别巡检机器人实现对巷道进行实景采集，且实景采集的项目包括有巷道内部的实景、裂缝和螺丝进行拍摄，然后通过labelme工具进行数据标注工作，得到得到包含正、负样本的目标检测数据集；
第二步、实现对巷道的内景进行采集：缺陷识别巡检机器人通过两端的智能防爆摄像机和安装在巷道内部的固定智能防爆摄像机对巷道内部情景进行采集，利用YOLOv5目标检测模型对井下目标进行高精度识别，然后通过网络模型进行调优和修改，通过增加数据增强算法实现对巷道中暗光环境的模型优化；
第三步、构建结合CSSL的目标检测网络：通过对视频画面进行优化处理后，并且提高CSSL在目标检测中迁移能力进行大量对比，消触实验，获取优质的画面；
第四步、实现对画面信息进行传输：算法参数输入和视频帧输入到AI运算平台中，实现对视频进行图像预处理、计算图像可用性特征，然后判断图像是否可用，在视频图像可用后，若可用，则通过算法检测范围提取，以及实现图像特征提取，再判定图像特征判别，对检测结构输出，若不可用，则直接实现对检测结果输出，检测结果是关于故障定位，且定位的方式一方面借用井下已有的定位系统，另一方面采用计算机视觉的方法，将采取所述智能防爆摄像机安置于井下缆车的适当位置；将位置标志物根据具体需求间隔放置于井下巷道的合适位置，且标志物例如二维码或其他能被识别的标志物，在利用机器学习或者深度学习来识别判断是否损坏或异常的同时，识别出位置标志物所包涵的位置信息，从而能够范围性锁定目标物损坏或异常的大致方位，实现对巷道内部的故障进行定位，并且实现对智能防爆摄像机进行确定位置，以及实现对故障位置进行确定，实现定位和位置信息的确定，画面信息传输通过所述无线基站和所述以太网进行传输，并且采用先进的无线移动通讯技术，有效的实现通讯距离远，抗干扰性强，既能保证图像及数据的实时传输，又符合防爆要求，通过无线基站和以太网实现对数据信息进行的传输，并且实现通讯距离远，抗干扰性强，既能保证图像及数据的实时传输，画面信息传输通过无线的智能防爆摄像机进行传输，以及固定的有线智能防爆摄像机需要接入原井下的已有的网络进行信息传输，将视频和图像信息传输至所述地面监控中心的服务器进行信息和素材收集；同时需要矿上开放井下定位系统数据接口，通过多种传输方式实现对巷道下采集的视频信息进行传输，便于将数据信息传输到地面监控中心。
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
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，可轻易想到变化或替换，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所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，其特征在于，包括地面监控中心，所述地面监控中心通过以太网通讯连接有缺陷识别巡检机器人，所述缺陷识别巡检机器人包括有单轨吊机车驾驶舱，还包括有智能防爆摄像机，所述智能防爆摄像机固定安装在所述单轨吊机车驾驶舱的前后两端，并且还包括有固定安装在巷道的关键部位的有线智能防爆摄像机，所述单轨吊机车驾驶舱内固定安装有显示控制配电箱、车载供电电源和无线基站，所述地面监控中包括有AI运算平台；
所述地面监控中心用于实现对采集到的各项数据信息进行有效的计算处理，所述以太网用于实现对采集的数据信息进行有效的传输，实现对数据信息进行实时的传输，所述缺陷识别巡检机器人用于实现对巷道的内部进行数据采集，即通过所述智能防爆摄像机实现对巷道内部的环境进行检测，实现对巷道的画面进行有效的采集处理，所述单轨吊机车驾驶舱用于实现对在巷道的内部进行移动，便于所述单轨吊机车驾驶舱携带所述智能防爆摄像机实现对巷道的画面进行采集处理，所述显示控制配电箱用于实现对系统进行有效的供电运行，实现对系统进行稳定的运行，所述车载供电电源用于实现对系统进行供电，并且以及实现对系统中的所有设备进行供电，所述无线基站用于实现对采集的数据信息进行有效的传输，有效的将所述缺陷识别巡检机器人通过所述智能防爆摄像机采集到的数据信息进行传输给所述地面监控中心，所述地面监控中心通过所述AI运算平台进行计算处理，即所述AI运算平台通过AI运算识别，输出报警信息。
2.根据权利要求1所述的一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，其特征在于，所述智能防爆摄像机中包括有摄像头，所述摄像头用于实现对结构光和图像输入进行采集，使得所述摄像头在结构光的作用下实现对图像进行生成。
3.根据权利要求2所述的一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，其特征在于，所述摄像头上电性连接有视频处理模块，所述视频处理模块上电性连接有报警信号输出和录像存储与回放，所述录像存储与回放上电性连接有WEB页面访问与配置。
4.根据权利要求3所述的一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，其特征在于，所述视频处理模块中包括有用于采集数据信息的数据获取电路、用于对数据信息进行模数转换的数据转换电路元、用于对数据信息进行放大处理的增益电路、用于实现对数据信息进行滤波处理的数据滤波电路和用于实现对数据信息进行图像处理的图像计算单元。
5.根据权利要求4所述的一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，其特征在于，所述图像计算单元中包括有用于实习对图像进行计算处理的计算单元，所述计算单元采用的是智能分析处理技术，所述智能视频分析技术分为两大类，分别是通过前景提取方法对画面中的物体的移动进行检测，通过设定规则来区分不同的行为，如拌线、物品遗留、周界；另一类是利用模式识别技术对画面中所需要监控的物体进行针对性的建模，从而达到对视频中的特定物体进行检测及相关应用，如车辆检测、人流统计、人脸检测。
6.根据权利要求1所述的一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，其特征在于，所述显示控制配电箱内包括有用于实现对高电压进行降低的降压电路、用于实现对交流电压进行转换的整流电路、用于实现对电压进行稳定输出的稳压电路、用于实现对直流电压中的交流电压进行滤除的滤波电路和用于实现对后续的电子设备进行防护的防浪涌电路。
7.根据权利要求1所述的一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，其特征在于，包括有以下步骤：
S1、构建井下数据集：利用缺陷识别巡检机器人实现对巷道进行实景采集，且实景采集的项目包括有巷道内部的实景、裂缝和螺丝进行拍摄，然后通过labelme工具进行数据标注工作，得到得到包含正、负样本的目标检测数据集；
S2、实现对巷道的内景进行采集：缺陷识别巡检机器人通过两端的智能防爆摄像机和安装在巷道内部的固定智能防爆摄像机对巷道内部情景进行采集，利用YOLOv5目标检测模型对井下目标进行高精度识别，然后通过网络模型进行调优和修改，通过增加数据增强算法实现对巷道中暗光环境的模型优化；
S3、构建结合CSSL的目标检测网络：通过对视频画面进行优化处理后，并且提高CSSL在目标检测中迁移能力进行大量对比，消触实验，获取优质的画面；
S4、实现对画面信息进行传输：算法参数输入和视频帧输入到AI运算平台中，实现对视频进行图像预处理、计算图像可用性特征，然后判断图像是否可用，在视频图像可用后，若可用，则通过算法检测范围提取，以及实现图像特征提取，再判定图像特征判别，对检测结构输出，若不可用，则直接实现对检测结果输出。
8.根据权利要求7所述的一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，其特征在于，所述S4中的画面信息传输通过所述无线基站和所述以太网进行传输，并且采用先进的无线移动通讯技术，有效的实现通讯距离远，抗干扰性强，既能保证图像及数据的实时传输，又符合防爆要求。
9.根据权利要求7所述的一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，其特征在于，所述S4的检测结果是关于故障定位，且定位的方式一方面借用井下已有的定位系统，另一方面采用计算机视觉的方法，将采取所述智能防爆摄像机安置于井下缆车的适当位置；将位置标志物根据具体需求间隔放置于井下巷道的合适位置，且标志物例如二维码或其他能被识别的标志物，在利用机器学习或者深度学习来识别判断是否损坏或异常的同时，识别出位置标志物所包涵的位置信息，从而能够范围性锁定目标物损坏或异常的大致方位。
10.根据权利要求8所述的一种矿用单轨吊轨道自动巡检机器人可视化缺陷识别系统，其特征在于，所述画面信息传输通过无线的智能防爆摄像机进行传输，以及固定的有线智能防爆摄像机需要接入原井下的已有的网络进行信息传输，将视频和图像信息传输至所述地面监控中心的服务器进行信息和素材收集；同时需要矿上开放井下定位系统数据接口。
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|---|---|---|---|---|
| CN116844113A (zh) * | 2023-07-19 | 2023-10-03 | 淮北矿业股份有限公司许疃煤矿 | 矿井单轨吊安全运行图像检测分析方法 |
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2023
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