[发明专利]基于人工智能的传送带监控方法及装置

权利要求书

1.一种基于人工智能的传送带监控方法，所述方法包括：

获取图像采集设备拍摄的目标图像，所述目标图像中包括传送带；

通过预设的图像识别模型对所述目标图像进行语义分割，得到所述目标图像中包含的传送带区域、以及所述传送带区域中出现的安全故障的类型及位置；

其中，所述图像识别模型具有对至少两种类型的安全故障进行识别的能力。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

确定所述传送带区域的中心线；

获取所述传送带区域的中心线与预设的标准中心线之间的最大距离；

当所述最大距离超过预设距离阈值时，确定所述传送带跑偏。

3.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法还包括：

通过所述图像识别模型对所述目标图像进行语义分割，得到所述目标图像中包含的传送物料区域；

确定所述传送物料区域与所述传送带区域的面积比；

根据所述面积比，确定所述传送带上的传送物料的当前流量；

根据所述当前流量，调整所述传送带的转速。

4.根据权利要求3所述的方法，所述根据所述当前流量，调整所述传送带的转速，包括：

获取所述传送带下游的物料处理效率；

根据所述物料处理效率和所述当前流量，调整所述传送带的转速。

5.根据权利要求3或4所述的方法，所述方法还包括：

获取所述当前流量的变化信息；

根据所述当前流量的变化信息，发出预警信息。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，所述方法还包括：

采用至少两种数据增强方式，对所述目标图像进行数据增强，得到所述至少两种数据增强方式分别对应的数据增强图像；

通过所述图像识别模型对所述至少两种数据增强方式分别对应的数据增强图像进行语义分割，得到所述至少两种数据增强方式分别对应的数据增强图像的图像识别结果；

确定所述至少两种数据增强方式分别对应的数据增强图像的图像识别结果之间的相似度；

当所述相似度小于预设相似度阈值时，采用所述目标图像对所述图像识别模型进行更新。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，所述方法还包括：

获取音频采集设备采集的音频数据，所述音频数据中包括所述传送带的旋转设备的声音；

通过预设的声音识别模型对所述音频数据进行识别，得到所述旋转设备的异常识别结果。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，所述方法还包括：

获取所述图像采集设备拍摄的红外热像图，所述红外热像图中包括所述传送带的旋转设备；

根据所述红外热像图，确定所述旋转设备的当前发热数值；

根据所述当前发热数值，确定所述旋转设备的发热识别结果。

9.一种基于人工智能的传送带监控装置，所述装置包括：获取单元和图像识别单元；

所述获取单元，用于获取图像采集设备拍摄的目标图像，所述目标图像中包括传送带；

所述图像识别单元，用于通过预设的图像识别模型对所述目标图像进行语义分割，得到所述目标图像中包含的传送带区域、以及所述传送带区域中出现的安全故障的类型及位置；

其中，所述图像识别模型具有对至少两种类型的安全故障进行识别的能力。

10.根据权利要求9所述的装置，所述装置还包括：跑偏识别单元；

所述跑偏识别单元，用于确定所述传送带区域的中心线；获取所述传送带区域的中心线与预设的标准中心线之间的最大距离；当所述最大距离超过预设距离阈值时，确定所述传送带跑偏。