[发明专利]一种监测皮带运行状态的方法、装置、系统及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种监测皮带运行状态的方法、装置、系统及存储介质。该方法包括：获取皮带区域的图像信息；根据目标检测算法，获取皮带区域的局部图像信息；获取局部图像信息的差异矩阵，确定差异矩阵的第一参数及第二参数；根据差异矩阵的第一参数及第二参数是否在预设区间内，确定皮带的运行状态并提示。本发明提供的技术方案，可使辨别皮带运行状态的准确率显著提升，避免了由于皮带处于空载状态而造成能源浪费的情况。

技术领域

本发明实施例涉及工业生产及加工领域，具体涉及一种监测皮带运行状态的方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

皮带运输广泛应用于工业生产加工环境中，对于皮带运行状态的监测具有重要意义。在对于皮带运行状态进行监测时，经常会发生对于皮带空载或停机状态识别错误的情况。

目前的监测系统中对于皮带空载和停机的监测方法是通过计算图像的相似度来衡量的，即在一个固定的摄像区域内，摄像头会记录皮带运行的画面，监测算法通过计算相邻视频帧之间图像的相似程度来对皮带的运行状态进行判断。但当皮带处于空载状态时，由于相邻帧的图像相似程度较高，容易发生误识别；另外，当皮带处于停机状态时，由于摄像头的轻微抖动，导致相邻视频帧的图像有一定变化，这种情况下也容易发生误识别。如何实现准确地判断皮带的运行状态是本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种监测皮带运行状态的方法、装置、系统及存储介质，用以解决现有无法准确地判断皮带的运行状态的问题。

为实现上述目的，本发明实施例主要提供如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种监测皮带运行状态的方法，该方法包括：

获取皮带区域的图像信息；

根据目标检测算法，获取皮带区域的局部图像信息；

获取局部图像信息的差异矩阵，确定差异矩阵的第一参数及第二参数；

根据差异矩阵的第一参数及第二参数是否在预设区间内，确定皮带的运行状态并提示。

进一步地，根据目标检测算法，获取皮带区域的局部图像信息包括：

确定皮带区域的图像信息的目标类别及边界框的位置坐标；

根据边界框的位置坐标，获取初始局部图像信息；

将初始局部图像信息依次进行光照均匀处理及池化处理，确定局部图像信息。

进一步地，将初始局部图像信息依次进行光照均匀处理及池化处理包括：

在光照均匀处理与所述池化处理之间，还包括灰度化处理。

进一步地，池化处理包括：

通过平均池化法，确定局部图像信息的大小为：

其中，(x₁,y₁)及(x₂,y₂)为所述边界框的位置坐标；卷积神经网络的卷积核大小为f×f，卷积神经网络的卷积核步长为s×s；表示向下取整。

进一步地，获取局部图像信息的差异矩阵包括：

获取局部图像信息的初始差异矩阵；

将初始差异矩阵中的所有元素取平方，获得差异矩阵。

进一步地，确定差异矩阵的第一参数及第二参数包括：

获取局部图像信息的帧数；

根据帧数及差异矩阵中各元素的大小确定差异矩阵的第一参数，根据帧数及差异矩阵的方差确定差异矩阵的第二参数。