工程AI算法建模和監(jiān)測效果要求詳細介紹

　　AI算法建模和監(jiān)測效果要求

　　基于AI算法對應用服務器處理過的視頻進行采集、學習、訓練，實現(xiàn)輸煤皮帶撕裂、跑偏、堵煤、異物、入侵、自燃的建模和自學習優(yōu)化。通過算法的優(yōu)化，除皮帶撕裂、堵煤外，在攝像機的視野范圍內(nèi)，通過設置優(yōu)先級并適配權(quán)重的方法，實現(xiàn)一機多用，達到所屬電廠文明生產(chǎn)管控標準要求，同時結(jié)合SIS實時數(shù)據(jù)綜合分析，對皮帶、重要設備的運行狀態(tài)機環(huán)境情況進行全方位監(jiān)控。

　　(1)皮帶撕裂檢測模型

　　根據(jù)回傳的視頻流提供皮帶撕裂檢測，根據(jù)收集的皮帶撕裂樣本進行目標識別訓練,形成訓練好的皮帶撕裂識別模型，利用訓練好的皮帶撕裂識別模型對獲取的視頻圖像進行比對、檢測分析,判斷皮帶是否發(fā)生撕裂以及撕裂的程度并傳至輸煤程控系統(tǒng)。

　　皮帶撕裂檢測裝置采用線激光器+高速相機組合方式，在帶式輸送機進料口不遠處安裝高速AI攝像儀，實現(xiàn)撕裂及時預警，皮帶撕裂監(jiān)測攝像頭等裝置數(shù)量、效果滿足撕裂及時預警需求，撕裂預警識別準確率100%，預警延時小于5秒，同時可實現(xiàn)信號回傳控制系統(tǒng)，防爆型圖像處理攝像儀具備通信接口及開關(guān)量輸出接口，當檢測到異常時，可與控制系統(tǒng)聯(lián)動。

皮帶撕裂.png

　　(2)皮帶跑偏、異物、入侵檢測模型

　　通過“一機多用”的方式，在皮帶運輸過程中如果皮帶超出管理設定的位置后，將皮帶偏離報警信息并傳至輸煤程控系統(tǒng);前端攝像頭里劃分重點區(qū)域，通過前端視頻流回傳實時后臺進行算法解析，如果目標物出現(xiàn)在設定的區(qū)域里，系統(tǒng)將會自動報警并傳至輸煤程控系統(tǒng);攝像頭獲取“現(xiàn)場視頻源”,針對皮帶運輸中抽幀截取在煤塊中間摻雜的異物(大石塊、鋼筋、鋼管等)，通過后臺異物識別算法的解析，從中快速識別出異常物品，自動報警并傳至輸煤程控系統(tǒng)，可設置電子圍欄，對入侵人員進行識別和告警。

　　在帶式輸送機機尾安裝防爆型AI智能攝像機，用于大塊煤、水煤、長條物品及異物識別。具備通信接口及開關(guān)量輸出接口，當檢測到異常時，可與控制系統(tǒng)聯(lián)動。

　　在帶式輸送機機頭處(皮帶較長時，安裝頭尾兩處)安裝1或2臺防爆型圖像處理攝像儀，用于監(jiān)測皮帶和托輥間距離，通過智能識別算法，實現(xiàn)對皮帶跑偏的監(jiān)測。在檢測軟件中預設置膠帶邊緣與托輥外沿間距，通過運行過程中的檢測，判斷膠帶是否跑偏，同時實現(xiàn)人員入侵的識別監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)控。識別率不低于90%，同時可實現(xiàn)信號回傳控制系統(tǒng)，可聯(lián)動控制皮帶。

　　(3)堵煤識別檢測模型

　　在帶式輸送機落煤點處安裝防爆型圖像處理攝像儀，用于堆煤檢測。利用圖像語義分割技術(shù)，將皮帶、堆(堵)煤進行邊緣提取，找出各類物體的區(qū)域。即使在不同的工作場景下、圖像對比度很低、物體很復雜情況下，該類算法依然很好的找到物體區(qū)域。識別率100%，識別延時小于5秒，同時可實現(xiàn)信號回傳控制系統(tǒng)，可聯(lián)動控制皮帶。

　　(4)紅外測溫自燃、高溫預警模型

　　采用紅外熱成像攝像頭對輸煤皮帶重要設備進行實時紅外測溫，根據(jù)鏡頭內(nèi)不同設備設置不同溫度報警閾值，實現(xiàn)現(xiàn)場自燃或設備高溫預警。

　　通過在輸煤皮帶機電機處、機頭驅(qū)動滾筒、皮帶廊關(guān)鍵處安裝防爆型熱成像攝像儀(內(nèi)含氧化釩非制冷型探測器)，測溫精度±2%。檢測固定設備的熱成像，針對特定區(qū)域設置設置最高報警溫度，當溫度超過設置的閾值時現(xiàn)場熱成像攝像機立即發(fā)出語音提醒，同時報警信息發(fā)送到調(diào)度中心的客戶端中，服務器上同時進行存儲。在客戶端上同時會實時展示畫面中的熱力圖。

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發(fā)布：2026-02-09 14:57 編輯：xiaona [打印此頁] [關(guān)閉]

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