[发明专利]一种基于视频深度学习算法的调速方法及其系统

权利要求书

1.一种基于视频深度学习算法的调速方法，其特征在于，所述基于视频深度学习算法的调速方法包括：

获取运输皮带以及煤量的图像信息；

根据所述图像信息获取当前运输皮带上的煤量分级信息；

判断当前所述运输皮带上的煤量分级信息与当前运输皮带的运输速度是否匹配，若否，则

根据当前运输皮带上的煤量分级信息生成调速信号并传递给运输皮带的控制器，所述控制器根据所述调速信号改变所述运输皮带的运输速度。

2.如权利要求1所述的基于视频深度学习算法的调速方法，其特征在于，所述根据所述图像信息获取当前运输皮带上的煤量分级信息包括：

获取通过VAE以及CNN生成的经过训练的煤量级数分类器；

获取图像信息中的图像特征；

将所述图像特征输入至所述煤量级数分类器，从而获取煤量分级信息，所述煤量分级信息至少包括两个煤量级数。

3.如权利要求2所述的基于视频深度学习算法的调速方法，其特征在于，所述判断当前所述运输皮带上的煤量分级信息与当前运输皮带的运输速度是否匹配包括：

获取关联数据库，所述关联数据库包括多个煤量级数以及每个煤量级数对应的运输皮带运输速度区间信息；

根据获取的煤量级数获取在所述关联数据库中该煤量级数对应的运输皮带运输速度区间信息；

获取当前运输皮带的运输速度；

判断当前运输皮带的运输速度是否位于获取的所述运输皮带运输速度区间信息内。

4.如权利要求3所述的基于视频深度学习算法的调速方法，其特征在于，在所述根据当前运输皮带上的煤量分级信息生成调速信号并传递给运输皮带的控制器，所述控制器根据所述调速信号改变所述运输皮带的运输速度之前，所述基于视频深度学习算法的调速方法进一步包括：

获取异物检测图像；

根据所述异物检测图像判断所述运输皮带上是否具有异物；若有，则

生成异物信号。

5.如权力要求4所述的基于视频深度学习算法的调速方法，其特征在于，所述根据所述异物检测图像判断所述运输皮带上是否具有异物包括：

获取通过GAN与VAE生成的经过训练的异物识别模型；

获取异物检测图像中的异物图像特征；

将所述异物图像特征输入至所述异物识别模型从而判断是否具有异物。

6.一种基于视频深度学习算法的煤炭运输皮带调速装置，其特征在于，所述基于视频深度学习算法的煤炭运输皮带调速装置包括：

煤量分级信息获取模块，所述煤量分级信息获取模块用于获取当前运输皮带上的煤量分级信息；

判断模块，所述判断模块用于判断当前所述运输皮带上的煤量分级信息与当前运输皮带的运输速度是否匹配；

调速信息生成模块，所述调速信息生成模块用于当所述判断模块判断为否时根据当前运输皮带上的煤量分级信息生成调速信号并传递给运输皮带的控制器，所述控制器根据所述调速信号改变所述运输皮带的运输速度。

7.一种煤炭运输系统，其特征在于，所述煤炭运输系统包括：

运输皮带机，所述运输皮带机上用于运输煤炭；

摄像装置，所述摄像装置用于拍摄所述运输皮带机以及位于所述运输皮带机上的煤炭，从而获取运输皮带以及煤量的图像信息；

控制器，所述控制器与所述运输皮带机连接，用于控制所述运输皮带机的运输速度；

基于视频深度学习算法的煤炭运输皮带调速装置，所述基于视频深度学习算法的煤炭运输皮带调速装置分别与所述摄像装置以及所述控制器连接，用于通过如权利要求1至7中任意一项所述的基于视频深度学习算法的调速方法来为所述控制器生成调速信号。

8.如权利要求8所述的煤炭运输系统，其特征在于，

所述摄像装置进一步包括获取异物检测图像；

所述基于视频深度学习算法的煤炭运输皮带调速装置进一步包括根据所述异物检测图像判断所述运输皮带上是否具有异物，若有则生成异物信号并将异物信号传递给控制器，所述异物信号包括异物图像特征。

9.如权利要求8所述的煤炭运输系统，其特征在于，所述煤炭运输系统进一步包括：

多个异物位置寻找摄像装置，各个异物位置寻找摄像装置沿所述运输皮带的皮带运输方向相隔布置，且每两个相邻的异物位置寻找摄像装置间隔距离相同，各个异物位置寻找摄像装置分别与所述控制器连接；

每个所述异物位置寻找摄像装置执行如下操作：

获取控制器传递的异物信号；

获取自身所能获取的图像信息；

提取自身所获取的图像信息的图像特征；

判断自身所获取的图像信息的图像特征与所述异物图像特征的相似度，若相似度大于阈值时，则生成确认信息并传递给控制器；

所述控制器执行如下操作：

获取发送所述确认信息的异物位置寻找摄像装置的标识信息；

获取位置数据库，所述位置数据库包括每个异物位置寻找摄像装置的标识信息以及每个异物位置寻找摄像装置的位置信息，一个异物位置寻找摄像装置的位置信息对应一个异物位置寻找摄像装置的标识信息，每个异物位置寻找摄像装置的位置信息包括该异物位置寻找摄像装置距离预设起点的距离；

根据异物位置寻找摄像装置的标识信息以及获取位置数据库获取异物位置寻找摄像装置的位置信息；

获取预设停止位置信息，所述预设停止位置信息包括预设停止位置距离所述预设起点的距离；

判断获取的所述异物位置寻找摄像装置的位置信息中的异物位置寻找摄像装置距离预设起点的距离是否小于所述预设停止位置距离所述预设起点的距离，若否，则

计算获取的所述异物位置寻找摄像装置的位置信息中的异物位置寻找摄像装置距离预设起点的距离与所述预设停止位置距离所述预设起点的距离的差值，该差值称为待行走距离；

获取当前运输皮带的运输速度；

根据所述当前运输皮带的运输速度以及所述待行走距离计算以当前运输皮带的运输速度行走待行走距离所需要的预估时间；

在计算得到所述预估时间后，等待与所述预估时间相同的时间后向所述运输皮带发送停止工作信号以使运输皮带停止运输。