[发明专利]传送带的异物检测方法、装置、存储介质和处理器

权利要求书

1.一种传送带的异物检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一图像，所述第一图像为当前时刻传送带的第一清晰度的图像，所述传送带在所述当前时刻处于运动状态；

将所述第一图像输入去除模型，得到第二图像，所述去除模型为对U-Net网络模型进行训练得到的模型，所述去除模型用于将所述第一清晰度的图像还原为第二清晰度的图像，所述第二清晰度高于所述第一清晰度；

将所述第二图像输入异物检测模型，确定所述第二图像中是否存在异物，所述异物检测模型为对改进后的YOLOX模型进行训练得到的模型，且所述异物检测模型至少用于确定图像中是否存在所述异物。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异物检测模型还用于在图像中标注出所述异物的边界框，且还用于确定图像中的所述异物的类型，在将所述第二图像输入异物检测模型，确定所述第二图像中是否存在异物之后，所述方法还包括：

在所述第二图像中存在所述异物的情况下，在像素坐标系下确定所述异物的所述边界框是否在预设区域内；

在所述边界框在所述预设区域内的情况下，获取所述异物的类型；

在所述异物的类型为第一预设类型的情况下，生成第一告警信息，所述第一告警信息用于表征所述第一预设类型的所述异物威胁所述传送带安全的信息，所述第一预设类型至少包括以下之一：锚杆和槽钢。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取所述异物的类型之后，所述方法还包括：

在所述异物的类型为第二预设类型的情况下，确定异物面积，所述异物面积为所述异物的所述边界框的面积，所述第二预设类型至少包括以下之一：矸石；

在所述异物面积大于预设面积的情况下，生成第二告警信息，所述第二告警信息用于表征所述第二预设类型的所述异物威胁所述传送带安全的信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多个第三图像和多个第四图像，所述第三图像为第一历史时刻所述传送带的所述第二清晰度的图像，所述传送带在所述第一历史时刻处于静止状态，所述第四图像为第二历史时刻所述传送带的所述第一清晰度的图像，所述传送带在所述第二历史时刻处于所述运动状态；

向各所述第三图像分别加入噪声，得到多种正态分布噪声，所述第三图像与所述正态分布噪声一一对应；

采用多组第一训练数据训练所述U-Net网络模型，所述多组第一训练数据中的每一组所述第一训练数据包括：一种所述正态分布噪声和目标图像，所述目标图像为所有的所述第四图像中的任意一个；

直至所述U-Net网络模型的损失函数收敛，停止训练所述U-Net网络模型，得到所述去除模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采用多组第二训练数据训练改进后的所述YOLOX模型，得到所述异物检测模型，所述多组第二训练数据中的每一组所述第二训练数据包括：一个第五图像和与所述第五图像对应的异物类型，所述第五图像为第三历史时刻所述传送带的所述第二清晰度的图像，所述传送带在所述第三历史时刻处于所述运动状态，所述第五图像与所述异物类型一一对应，所述异物类型为与所述异物类型对应的所述第五图像中的所述异物的类型。

6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，改进后的所述YOLOX模型为在所述YOLOX模型中的上采样层和跨阶段层之间加入空洞卷积层后得到的模型。

7.一种传送带的异物检测装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取第一图像，所述第一图像为当前时刻传送带的第一清晰度的图像，所述传送带在所述当前时刻处于运动状态；

去除单元，用于将所述第一图像输入去除模型，得到第二图像，所述去除模型为对U-Net网络模型进行训练得到的模型，所述去除模型用于将所述第一清晰度的图像还原为第二清晰度的图像，所述第二清晰度高于所述第一清晰度；

第一确定单元，将所述第二图像输入异物检测模型，确定所述第二图像中是否存在异物，所述异物检测模型为对改进后的YOLOX模型进行训练得到的模型，且所述异物检测模型至少用于确定图像中是否存在所述异物。