[发明专利]一种基于目标检测的料场皮带堵料的检测系统

权利要求书

1.一种基于目标检测的料场皮带堵料的检测系统，其特征在于，包括：皮带堵料图像获取装置、目标检测网络模型、报警装置；其中：

皮带堵料图像获取装置，用于对皮带堵料视频图像进行收集，形成皮带堵料视频图像的历史数据；还用于实时采集皮带运行视频中的当前帧图像，将实时采集皮带运行视频中的当前帧图像输入到目标检测网络模型；

目标检测网络模型，通过将皮带堵料的图像数据集输入到目标检测网络中进行训练，得到基于卷积神经网络的目标检测网络作为皮带堵料的检测器，对实时采集皮带运行视频中的当前帧图像进行检测，根据检测结果达到对皮带料流运输状态进行检测的目的；

报警装置，获取目标检测网络模型对实时采集皮带运行视频中的当前帧图像的检测结果，若该帧图像被基于皮带堵料状态的目标检测模型检测为堵料帧时，实时通过报警方式通知给相关责任人，保证堵料的及时处理。

2.如权利要求1所述的一种基于目标检测的料场皮带堵料的检测系统，其特征在于，皮带堵料图像获取装置可以为摄像头，皮带堵料图像获取装置对皮带堵料视频图像进行收集，形成皮带堵料视频图像的历史数据的具体方法为：皮带堵料图像获取装置对皮带堵料的图像及其堵料的区域进行定位和标定；对满足堵料的每一帧图像进行定位和标定，为图像贴上包含堵料区域的坐标位置信息的标签，将标注好的数据分为两部分，一部分是训练集，用于训练目标检测网络模型；另一部分是测试集，用于测试目标检测网络模型检测效果。

3.如权利要求2所述的一种基于目标检测的料场皮带堵料的检测系统，其特征在于，目标检测网络模型的训练方法包括：S101.将图像数据集中的训练集作为目标检测网络模型的输入，设置好目标检测训练参数，得到基于堵料状态检测的初始目标检测；S102.将图像数据集中的测试集输入到训练好的初始目标检测网络模型，通过初始目标检测网络模型对测试集中的图像进行识别，得到当前图像是否存在堵料的标签及相应的堵料区域，并与测试集中当前图像的真实状态进行统计与匹配，当匹配准确度大于预设阈值时，即确定当前目标检测网络模型为皮带堵料检测的目标检测网络模型。

4.如权利要求2所述的一种基于目标检测的料场皮带堵料的检测系统，其特征在于，目标检测网络模型的训练方法还包括：当匹配准确度小于预设阈值时，则当前初始目标检测网络模型无法满足要求，则重新执行步骤S101-S102，直到测试集匹配准确度达到预设阈值。

5.如权利要求1所述的一种基于目标检测的料场皮带堵料的检测方法，其特征在于，目标检测网络模型，采用了多个卷积神经网络对基本的图像特征进行提取，在卷积神经网络的预设层之间设置了快捷链路。

6.如权利要求1所述的一种基于目标检测的料场皮带堵料的检测方法，其特征在于，目标检测网络模型，采用256*256*3作为输入，采用256个残差组件，每个残差组件有两个卷积层和一个快捷链路。

7.如权利要求1所述的一种基于目标检测的料场皮带堵料的检测方法，其特征在于，目标检测网络模型，为每种下采样尺度设定3种先验框，总共聚类出9种尺寸的先验框。

8.如权利要求1所述的一种基于目标检测的料场皮带堵料的检测方法，其特征在于，目标检测网络模型，预测对象类别时使用logistic的输出进行预测。

9.如权利要求1所述的一种基于目标检测的料场皮带堵料的检测方法，其特征在于，报警装置可以为蜂鸣器，当目标检测网络模型检测到实时采集皮带运行视频中的当前帧图像为堵料帧时，通过蜂鸣器实时通过报警方式通知给相关责任人，保证堵料的及时处理。