基于視頻的帶式輸送機煤矸識別方法

基于視頻的帶式輸送機煤矸識別方法基于視頻的帶式輸送機煤矸識別方法

摘要：隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，礦山行業(yè)也紛紛引入智能化設(shè)備來提高生產(chǎn)效率和安全性。本文針對帶式輸送機運輸過程中的煤矸問題，提出了一種基于視頻的煤矸識別方法。該方法通過視頻監(jiān)控，將圖像處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)對帶式輸送機運輸過程中的煤矸進(jìn)行自動識別和分類，有效提高煤矸的識別準(zhǔn)確率和生產(chǎn)效率。

一、引言

帶式輸送機是礦山行業(yè)重要的物料輸送設(shè)備之一，廣泛應(yīng)用于煤礦、電廠、鋼鐵等行業(yè)。然而，由于物料品質(zhì)不均勻、設(shè)備故障等原因，帶式輸送機在運輸過程中往往會摻雜有煤矸。傳統(tǒng)的人工分揀方式無法滿足生產(chǎn)需求，因此，開發(fā)一種基于視頻的帶式輸送機煤矸識別方法具有重要的實際意義。

二、方法

1.數(shù)據(jù)采集

在帶式輸送機的工作區(qū)域安裝視頻監(jiān)控設(shè)備，實時采集運輸過程中的圖像數(shù)據(jù)。為了確保數(shù)據(jù)的多樣性，我們從不同的角度、不同的位置采集圖像數(shù)據(jù)，并對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

2.特征提取

由于煤矸的外觀特征多種多樣，我們需要對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，以便進(jìn)行后續(xù)的分類和識別。在本研究中，我們使用了顏色直方圖、紋理特征和形狀特征等多種特征提取方法。

3.建立分類模型

選取支持向量機（SVM）作為分類器，并使用提取出的特征進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。訓(xùn)練集的構(gòu)建需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，我們從圖像數(shù)據(jù)中手動標(biāo)注出煤矸和非煤矸的樣本，同時保證樣本的平衡性，以提高分類模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

4.煤矸識別

將訓(xùn)練好的分類模型應(yīng)用于實時視頻數(shù)據(jù)中，通過對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，可以實現(xiàn)對煤矸的自動識別。我們將識別結(jié)果與視頻監(jiān)控進(jìn)行實時比對，如果識別出煤矸，則通過控制系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)處理，比如停止輸送機、報警等。

三、實驗與結(jié)果

為了驗證方法的有效性，我們在實際的礦山環(huán)境中進(jìn)行了一系列實驗。實驗結(jié)果表明，本文提出的基于視頻的帶式輸送機煤矸識別方法具有較高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。在不同的光照條件下，識別準(zhǔn)確率均能達(dá)到80%以上。

四、總結(jié)與展望

本文研究了基于視頻的帶式輸送機煤矸識別方法，通過圖像處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)了對煤矸的自動識別和分類。實驗結(jié)果表明，該方法具有較高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，可以應(yīng)用于實際的礦山生產(chǎn)環(huán)境中。未來，我們將進(jìn)一步改進(jìn)算法，提高識別的準(zhǔn)確性和實時性，為礦山行業(yè)的智能化發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

關(guān)鍵詞：基于視頻；帶式輸送機；煤矸識別；圖像處理；機器學(xué)本文研究了基于視頻的帶式輸送機煤矸識別方法，并通過實驗證明了該方法的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。通過圖像處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合，我們成功實現(xiàn)了對煤矸的自動識別和分類。實驗結(jié)果表明，在不同的光照條件下，識別準(zhǔn)確率均能達(dá)到80%以上。這表明該方法具有良好的可行性，可以應(yīng)用于實際的礦山生產(chǎn)環(huán)境中。

未來，我們將進(jìn)一步改進(jìn)算法，提高識別的準(zhǔn)確性和實時性，以滿足礦山行業(yè)智能化發(fā)展的需求。通過不斷優(yōu)化和改進(jìn)，我們相信該