[发明专利]基于计算机视觉的矿下钻机钻杆计数方法

说明书

本发明公开了一种基于计算机视觉的矿下钻机钻杆计数方法，S1、获取钻杆图像数据，将钻杆图像数据划分为两种类型数据；S2、对两种数据进行图像增强处理；S3、将不同比例的高斯白噪声加入每一张清洗的图像中；S4、样本图片读入后被锁定为一个416*416的图像，每一个图像区域经过Darknet；S5、对图像候选框以及候选框的中心点、宽、高进行分类和回归任务，并修改分类任务的输出设置成1；S6、通过训练最小化损失函数，监测网络输出多个检测候选框；S7、将在检验框中置信度最大的检验框作为输入框，依次计算有重叠的检验框的IOU，当计算的IOU值大于设定阈值时，过滤，并重复步骤S7；S8、采用图像分类、卡尔曼滤波算法和匈牙利算法对监测到的目标进行跟踪计算。

技术领域

本发明属于井下钻杆计数的技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的矿下钻机钻杆计数方法。

背景技术

瓦斯爆炸、突出等瓦斯事故是煤矿生产过程中最大的一类安全隐患。目前煤矿生产中最常用的措施是瓦斯抽采，即通过打钻，利用钻孔(或巷道)、管道和真空泵将煤层或采区内的瓦斯抽至地面，以保证矿井作业的安全进行。

作为瓦斯抽采第一步工序，打钻需要考虑到打钻深度，由于钻头在煤层中的路径难以获取，一般通过计算钻杆数量来间接计算钻孔深度，以满足钻孔深度设计要求。打钻深度与钻杆数目成直接关系，若打钻深度高出实际深度，将导致瓦斯无法抽取，若打钻深度低于实际深度，极易出现瓦斯泄漏甚至造成瓦斯爆炸。对于瓦斯抽采钻孔深度的测量基本采用随钻测量的方法进行，传统的人工统计钻杆数量的方式存在自动化程度低、受人为因素影响、误差较大等缺点。

同时，钻孔施工大多以进尺计酬。施工过程中遇坚硬岩层时，施工队为保证施工进度，可能会偷工减料，虚报钻孔深度，给煤矿生产带来巨大安全隐患。

因此，煤矿会在打钻后进行验钻，但该方法易受人为影响，经常出现漏记、多记、错记等情况。随着监控视频的发展，在煤矿安全生产中得到应用推广，通过人工监看视频进行计数。这种方式最大的问题是不能实时播报打钻深度，出现问题地上监督人员不能及时发出停工警告。且人的精力是有限的，长时间盯着一个地方，人眼会出现疲劳，无法实现实时完整的监控，且在高强度工作环境下难免存在人为的疏忽从而造成计数误差。为降低错误率，需要多人同时计数，并安排专人全程监督，浪费大量人力资源，增加了管理成本，且无法杜绝虚报钻孔深度的现象。

为降低人员劳动强度并提高准确率，出现了接近开关计数方法、可编程逻辑控制计数方法和基于计算机视觉的计数方法。其中前两者采用接近开关、传感器等装置接收距离参数、发出信号，由技术装置、控制器自动累加计数。后者通过计算机智能分析视频画面计数。

虽然以上方法都可以达到计数的效果，但井下环境恶劣，潮湿、灰尘多，接近开关容易损坏，使得钻杆计数失效。钻机的打钻过程复杂，打钻和取钻过程不好区分，需要额外安装大量的控制检测设备，而硬件设备的价格通常比较昂贵，这样就需要投入很大的成本，不利于推广。当钻机出现异常或者中断，画面出现强光源或者遮挡，运动目标过快等问题时，机器视觉技术识别效果也会大大降低，易造成统计结果偏差。

在钻机的钻头处设置标识装置，利用煤矿井下摄像仪拍摄瓦斯抽采钻机的运行图像，并通过以太环网将图像传输给工控机的图像处理系统，从而进行图像预处理、特征提取、目标检测、目标跟踪，最终实现钻杆的自动计数。

现有技术的计数效果是以现实中采集的视频来进行实验验证的，对钻机的打钻计数取得了一定的结果，但还没有完全达到实时的监测效果，当钻机出现异常或者中断时，造成错误统计。对于强光源或者遮挡问题，也都没有给出更好的解决办法，当运动目标过快时，也不能达到实时跟踪的效果，从而造成折线图峰值出现错误，进而统计钻杆准确度下降，并不能运用到实际工业生产中。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术中的上述不足，提供一种基于计算机视觉的矿下钻机钻杆计数方法，以解决或改善上述的问题。

为达到上述目的，本发明采取的技术方案是：