[发明专利]挥发窑窑头鼓风管位置监测方法、存储介质及终端设备

说明书

本申请公开了一种挥发窑窑头鼓风管位置监测方法、存储介质及终端设备，所述方法包括通过设置于窑头看火口处的视频采集器实时采集视频，其中，看火口及窑头内鼓风管均位于所述视频采集器的捕获范围内；按照预设规则从所述视频中提取图像集，并获取所述图像集内每帧图像中鼓风管管口的中心点的位置信息；根据所述图像集对应的所有位置信息，计算鼓风管管口的中心点坐标；对所述图像集内任意一帧图像中预定范围进行区域划分，计算所述中心点坐标所属区域，以获取鼓风管管口相对于看火口的摆放位置。本申请通过采集看火口内鼓风管视频，并对视频进行分析处理，得到鼓风管管口相对于窑头看火口的摆放位置，提升了鼓风管位置评估准确率，并降低了风险。

技术领域

本申请涉及位置检测技术领域，尤其涉及一种挥发窑窑头鼓风管位置监测方法、存储介质及终端设备。

背景技术

锌是国民经济和国防工业的关键原材料之一，氧化锌挥发窑是锌湿法冶炼回收环节的重要装备，维持窑内合适的温度场分布、以及窑内的燃烧状态是保证氧化锌回收率、焦炭利用率以及设备运行安全的重要前提；而窑头鼓风状态影响挥发窑的运行工况，窑头鼓风状态是通过调节鼓风管摆放位置和风压来改变窑内气流分布和氧气含量；监测和量化鼓风管的位置不仅可以为挥发窑的运行预测提供完善的鼓风状态数据，及时发现鼓风管被窑内渣块击中等鼓风状态异常，还能为后续实现全自动化鼓风状态调节提供操作依据。

目前主要通过操作人员在挥发窑窑头看火口处观察鼓风管口摆放位置和火焰状态，从而评估窑头鼓风状态，并基于窑头鼓风状态对鼓风管进行位置调节，改变鼓风管口的朝向，从而改变窑内气流分布和氧气含量；而人为通过窑头看火口观察鼓风管口位置的方法，存在危险系数大、观察不及时、判别准确率低的问题。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

申请内容

本申请要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种挥发窑窑头鼓风管位置监测方法、存储介质及终端设备。

本申请解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种挥发窑窑头鼓风管位置监测方法，其包括：

通过设置于窑头看火口处的视频采集器实时采集视频，其中，看火口及窑头内鼓风管均位于所述视频采集器的捕获范围内；

按照预设规则从所述视频中提取图像集，并基于卷积神经网络检测获取所述图像集内每帧图像中鼓风管管口的中心点的位置信息；

对所述图像集对应的所有位置信息进行聚类，获取有效点簇以计算鼓风管管口的中心点坐标；

对所述图像集内任意一帧图像中预定范围进行区域划分，计算所述中心点坐标所属区域，以获取鼓风管管口相对于看火口的摆放位置。

所述挥发窑窑头鼓风管位置监测方法，其中，所述按照预设规则从所述视频中提取图像集具体为：

选取预设时长的视频，从所述预设时长的视频中每间隔预定时间提取一帧图像，所述预设时长的视频中提取的所有图像构成所述图像集。

所述挥发窑窑头鼓风管位置监测方法，其中，所述基于卷积神经网络检测获取所述图像集内每帧图像中鼓风管管口的中心点的位置信息具体包括：

将所述图像集输入预先训练完成的卷积神经网络，通过所述卷积神经网络预测所述图像集内每帧图像中鼓风管管口的中心点的位置信息。

所述挥发窑窑头鼓风管位置监测方法，其中，所述卷积神经网络的训练过程具体包括：

获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括若干训练样本图像；

对所述训练样本集中每个训练样本图像进行关键点标记，其中，所述关键点包括鼓风管管口的中心点；

将经过关键点标记的训练样本集输入卷积神经网络。