[发明专利]一种输送皮带机溢料监测方法与系统

说明书

本发明公开了一种输送皮带机溢料监测方法与系统，方法包含步骤1：实时采集输送皮带机的设备运行数据，设备运行数据包含输送皮带机的启停状态数据、输出电流数据；步骤2：依据启停状态数据判断输送皮带机的启停状态，若为停机状态，则执行步骤1，若为启动状态则执行步骤3；步骤3：根据输出电流数据判断输送皮带机的输出电流是否负载，若空载，则执行步骤1，若负载则执行步骤4；步骤4：实时采集输送皮带机的视频流图像数据；步骤5：根据视频流图像数据判断输送皮带机是否溢料，若未溢料则执行步骤1，若溢料则执行步骤6；步骤6：进行溢料报警；系统包含数据获取模块、启停状态判断模块、负载判断模块、视频采集模块、溢料判断数据。

技术领域

本发明涉及溢料监测方法与系统，具体涉及一种输送皮带机溢料监测方法与系统。

背景技术

图像识别技术在不同行业领域应用越来越广泛，传统的图像识别的技术解决方案，在业务应用中，图像识别准确率因为外界干扰因素的影响，很难达到100％的准确度，例如环境光线影响、图像质量、监控目标遮挡等等，仅靠图像识别彻底解决实际业务场景需求，存在识别算法误报的情况发生；

以电力行业燃料输煤皮带图像识别溢煤为例，仅通过图像识别对皮带溢煤监控时，由于受环境光线、现场粉尘烟雾、蒸汽以及输煤皮带本身特征(空皮带与载煤皮带颜色接近)等影响，很难实现对输煤皮带溢煤进行精确监控，因设备运行特性，输煤皮带一般不会全天24小时持续运行，在输煤皮带停止和空载时，因为干扰因素，会存在大量误报产生。

发明内容

本发明要解决的技术问题是现有的燃料输煤皮带图像识别溢煤为例，仅通过图像识别对皮带溢煤监控时，由于受环境光线、现场粉尘烟雾、蒸汽以及输煤皮带本身特征等影响，很难实现对输煤皮带溢煤进行精确监控，本发明提供一种输送皮带机溢料监测方法，本发明还提供一种输送皮带机溢料监测系统，能够通过该方法与系统，可以借助图像识别技术对输送皮带机溢料发生进行自动监控，该方法借助设备运行数据的分析，为溢料识别提供补充支持，可以最大限度的降低算法服务器的压力，保证系统更有效的运行，同时，针对图像识别处理过程中难以处理的场景，可以有效的避免图像识别产生的不必要误报，例如输送皮带机未运行和空载情况下可能出现的误报警，用以解决现有技术导致的缺陷。

为解决上述技术问题本发明提供以下的技术方案：

第一方面，一种输送皮带机溢料监测方法，其中，包含以下步骤：

步骤1：实时采集输送皮带机的设备运行数据，所述设备运行数据包含所述输送皮带机的启停状态数据、输出电流数据；

步骤2：依据所述启停状态数据判断所述输送皮带机的启停状态，若为停机状态，则执行步骤1，若为启动状态则执行步骤3；

步骤3：根据所述输出电流数据判断所述输送皮带机的输出电流是否负载，若空载，则执行步骤1，若负载则执行步骤4；

步骤4：实时采集所述输送皮带机的视频流图像数据；

步骤5：根据所述视频流图像数据判断所述输送皮带机是否溢料，若未溢料则执行步骤1，若溢料则执行步骤6；

步骤6：进行溢料报警。

上述的一种输送皮带机溢料监测方法，其中，步骤3中将所述输出电流数据输入至电流负载模型中判断所述输出电流是否负载，所述电流负载模型的构建方法如下：

获取所述输送皮带机的历史运行电流数据；

采用高斯混合模型(GMM)的最大期望(EM)聚类算法对所述历史运行电流数据进行所述电流负载模型的创建。

上述的一种输送皮带机溢料监测方法，其中，所述历史运行电流数据包含所述输送皮带机的历史启停状态数据与历史输出电流数据；