[发明专利]一种基于多摄像头判定的井下皮带异物检测系统及方法

权利要求书

1.一种基于多摄像头判定的井下皮带异物检测方法，其特征在于：通过基于多摄像头判定的井下皮带异物检测系统实现，所述井下皮带异物检测系统包括摄像头录像模块，所述摄像头录像模块包含至少两个高清摄像头(2)，且所述高清摄像头(2)设置于同一皮带(1)的正上方或倾斜60度角；所述摄像头录像模块通过局域网，将获取视频录像分别送入数据存储模块和服务器处理模块；所述数据存储模块设置网络视频录像机(3)和第一显示器(4)，且所述网络视频录像机(3)内设硬盘存储器及视频输出端口和USB扩展插槽；所述服务器处理模块设置服务器(5)和第二显示器(6)；

所述基于多摄像头判定的井下皮带异物检测方法，具体包括以下步骤：

把所述网络视频录像机(3)存储的网络视频在第一显示器(4)上实时显示，人工判断异物；在所述服务器(5)上搭载应用软件，所述应用软件包括：图像显示模块、异物报警信息显示模块、异物检测模块、多摄像头判定模块；所述异物检测模块将服务器(5)接受到的网络视频按照单帧提起图像，并对单帧图根据异物检测算法，圈出异物并通过网络视频录像机发射报警信号给声光报警器；所述多摄像头判定模块，使用贝叶斯估计的多摄像头判定算法，从多个高清摄像头(2)异物检测的中间结果到多摄像头判定算法整合与加工的最终结果，判定危险等级；最后，图像显示模块显示每个摄像头监测的实时数据，并经过异物检测模块针对异物的圈中显示和危险等级显示，该模块还可以自定义加载网络视频录像机等视频文件数据，即皮带异物回检过程；

其中，使用贝叶斯估计的多摄像头判定算法包括以下步骤：

步骤1：建模：皮带异物的危险等级有正常、一般和危险三个等级，摄像头针对危险等级的检测结果用R1、R2、R3描述，设摄像头的判定结果为事件X，皮带异物的危险等级结果为事件A，摄像头的个数为N，每个危险等级检测到的个数分别为k₁、k₂、k₃，每个危险等级

检测到的比例分别为p₁、p₂、p₃，显然满足：

p₁+p₂+p₃＝1

k₁+k₂+k₃＝N

贝叶斯公式为：

多项分布的公式为:

狄利克雷分布的公式为：

贝叶斯参数估计的基本过程是：先验分布+数据观察＝后验分布

由Dirichlet-Multinomial共轭可知本多摄像头判定背景的模型描述如下：

1)先验概率服从狄利克雷分布，

2)观察数据服从多项分布，为

3)在给定的观察数据后，的后验分布变为

步骤2：推导：由步骤1的建模结果知，设DirichletDistribution的系数为λ，则先验概率公式为：

后验概率公式为：

基于以上条件，在贝叶斯公式中，P(A)在不同X值表现下是不变的，所以P(A)可以不作分析；则有：

即:

皮带最终的危险等级修正期望求解表达式如下：

由DirichletDistribution的期望公式为：

得修正期望的危险等级为：

步骤3：结论：经过此贝叶斯估计修正期望的方式使检测异物的结果尽量避免了摄像头的检测误差或

误判以及摄像头的机械误差；最终的多摄像头的判定结果为rank(k₁+k₂+k₃)公式为：

其中M为先验概率里摄像头的总数，a₁,a₂,a₃分别为M个摄像头中报警危险等级为正常R1、一般R2、危险R3的个数；其中N为井下皮带检测摄像头的总数，k₁,k₂,k₃分别为N个摄像头中报警危险等级为正常R1、一般R2、危险R3的个数。

2.根据权利要求1所述的一种基于多摄像头判定的井下皮带异物检测方法，其特征在于，所述服务器(5)包括其工作最小系统，且所述第二显示器(6)通过视频接入端口连接所述服务器(5)。