[0001] 本发明涉及煤流管理技术领域，具体为一种基于视觉AI自主决策的智能煤流管理系统。

[0002] 随着我国工业的快速发展，井下煤炭能源开采成为重要的研究方向，煤流是指井下煤炭破碎后通过传送带进行流动传送运输，煤流运输的顺畅与否直接关系到煤炭的生产效率和供应稳定性，高效的煤流管理能够确保煤炭及时、准确地输送到需求方，为工业生产和能源供应提供有力保障，同时，随着技术的不断进步，现代化的煤流监测和控制系统也在不断发展，以提高煤流的安全性和可靠性。

[0003] 煤炭在通过传送带运输过程中存在如下问题：

[0004] 一、运输煤流的传送带依靠电机驱动，然而传送带上堆放的煤炭数量并不是恒定不变的，随着井下煤炭开采破碎进度的变化，传送带上的煤炭数量有时多有时少有时甚至没有煤炭被运输，传送带上的煤炭数量多意味着此时煤炭的开采破碎效率高，因此需要加快煤炭的运输传送速度从而防止开采后的煤炭运输堵塞，传送带上的煤炭数量少意味着此时煤炭的开采破碎效率低，如果传送带仍保持高速的运输状态，不仅浪费电力也会由于摩擦浪费传送带和转棍的使用寿命；

[0005] 二、煤流在运输过程中煤炭随着传送带移动的同时在颠簸晃动下，堆积的煤炭会发生滚落，因此部分煤炭会靠近传送带的边缘甚至从传送带上滚下，滚下的煤炭不仅没有被有效运输也有砸伤工人或开采设备的风险，在煤流管理中为了便于智能化管理煤流传送带的运输速度也为了避免煤炭从传送带上滚落，我们提出一种基于视觉AI自主决策的智能煤流管理系统。

[0047] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0048] 请参阅图1‑图2，本发明提供一种基于视觉AI自主决策的智能煤流管理系统，包括如下模块：

[0049] 视觉监测模块，对传送带上的煤流进行图片拍摄得到多张连续的参考图片，通过对多个参考图片进行视觉分析得到视觉煤流系数，建立视觉数据库，将视觉煤流系数与参考图片纳入视觉数据库；

[0050] 数据校正模块，获取传送带的运行速度，获取驱动电机的瞬时功率，通过传送带的运行速度与驱动电机的瞬时功率得到传送带负荷值，设定传送带负荷值预设阈值，通过传送带负荷值与传送带负荷值预设阈值作差得到负荷差值系数，通过负荷差值系数与视觉煤流系数得到煤流运输系数；

[0051] 速度调控模块，设定煤流运输系数预设阈值，通过比较煤流运输系数与煤流运输系数预设阈值调节驱动电机的转速；

[0052] 偏移报警模块，在参考图片中获取煤炭边缘距离，设定边缘安全距离预设阈值，通过比较煤炭边缘距离与边缘安全距离预设阈值判断是否需要打开警报提醒管理人员；

[0053] 煤流运输系数的计算方式，具体为：

[0054]

[0055] 其中，My表示为煤流运输系数，Sx表示为视觉煤流系数，Fh表示为负荷差值系数，和 均为权重，

[0056] 本实施例中，本方案中通过视觉检测模块对煤流进行图片拍摄，通过对多个参考图片进行视觉分析得到视觉煤流系数，从而便于通过视觉图片预测传送带上的煤炭数量，进而便于后续根据预测的煤炭数量调整传送带驱动电机的转速，进而便于根据实际运送煤炭的数量调整传送带的运输速度，从而有益于在煤炭数量多时加快运送效率，也便于在煤炭数量低时降低传送带和驱动电机的无效工作量，从而有益于避免浪费电力的同时浪费传送带和转棍的使用寿命，进而便于在煤流管理中智能化管理煤流传送带的运输速度，通过建立视觉数据库便于后续预测过程中通过历史参考图片和历史视觉煤流系数对煤炭预测数量进行校对修正，进而便于后续更准确的预测煤炭数量；

[0057] 本方案中通过数据校正模块对传送带的运行速度和驱动电机的瞬时功率进行结合得到传送带的负荷值，再通过传送带负荷值与传送带负荷值预设阈值作差得到负荷差值系数，最后通过负荷差值系数与视觉煤流系数得到煤流运输系数，从而便于结合视觉监测信息、传送带速度和驱动电机功率对煤炭数量进行更精准的预测，从而有益于提高煤炭数量预测结果的准确性，进而便于根据预测结果调整驱动电机的转速，进而便于根据实际运煤数量调整运输速度，从而进一步有益于在煤炭数量多时加快运送效率，也进一步便于在煤炭数量低时降低传送带和驱动电机的无效工作量，从而进一步有益于避免浪费电力的同时浪费传送带和转棍的使用寿命，进而进一步便于在煤流管理中智能化管理煤流传送带的运输速度；

[0058] 本方案中通过速度调控模块对预测的煤流运输系数进行比较，根据比较结果对驱动电机的转速进行调控，从而有益于在煤炭数量多时加快运送效率，也便于在煤炭数量低时降低传送带和驱动电机的无效工作量，从而有益于避免浪费电力的同时浪费传送带和转棍的使用寿命，进而便于在煤流管理中智能化管理煤流传送带的运输速度；

[0059] 本方案中通过偏移报警模块对视觉检测模块中的参考图片进行进一步分析，从而估算煤炭与传送带边缘的距离，当距离过小时通过打开警报提醒管理人员干预清理边缘的煤炭，从而有益于避免煤炭在运输过程中从传送带上掉落砸伤工人或开采设备；

[0060] 值得一提的是，本方案中的权重取值可以通过层次分析法得到，本方案中预设阈值的取值可以通过权重分析法获得，在此不作过多赘述。

[0061] 在视觉监测模块中通过对多个参考图片进行视觉分析得到视觉煤流系数，具体为：

[0062] 步骤一：将全部参考图片按俯视角和侧视角分类，再将全部参考图片灰度处理，获取灰度处理后每个参考图片的亮度信息，设定亮度预设阈值范围，在每个俯视角参考图片中捕捉亮度预设阈值范围内的亮度区域并标记为煤炭俯视区域，在每个侧视角参考图片中捕捉亮度预设阈值范围内的亮度区域并标记为煤炭侧视区域；

[0063] 步骤二：对全部煤炭俯视区域进行重复区域比对删减得到最终煤炭俯视区域，分别获取每个最终煤炭俯视区域的面积，对全部煤炭侧视区域进行重复区域比对删减得到最终煤炭侧视区域，分别获取每个最终煤炭侧视区域的高度，将全部最终煤炭侧视区域的高度按从小到大的顺序排列并选取最大值标记为最终煤炭侧视区域高度；

[0064] 步骤三：设定面积比值预设阈值，通过面积比值预设阈值、全部最终煤炭俯视区域的面积与最终煤炭侧视区域高度得到视觉煤流系数；

[0065] 视觉煤流系数的计算方式，具体为：

[0066]

[0067] 其中，Sx表示为视觉煤流系数，Mj表示为面积比值预设阈值，Fs表示为最终煤炭俯视区域的面积，Es表示为最终煤炭侧视区域高度，n表示为最终煤炭俯视区域的面积个数，n＝1、2、3、…。

[0068] 本实施例中，通过对拍摄的图片进行灰度处理，再通过亮度识别图片中的煤炭，通过俯视角识别煤炭面积和侧视角识别煤炭高度对煤炭的体积数量进行计算，从而便于通过视觉监测预测传送带上的煤炭数量，进而便于后续根据预测结果对驱动电机的转速进行调节，进而便于根据实际运煤数量调整运煤效率。

[0069] 在数据校正模块中获取传送带的运行速度，具体为：

[0070] 步骤一：获取视觉监测模块中拍摄的两张连续参考图片，获取拍摄间隔时间，通过亮度、对比度、面积和形状在两张参考图片中识别并捕捉多个共有参照物；

[0071] 步骤二：将两张参考图片重合，分别测量每组共有参照物的间距得到多个间距值，将多个间距值按由小到大的顺序排列并删除最小值与最大值，将剩余的多个间距值求和取平均得到参考间距，设定距离比值预设阈值，通过参考距离、距离比值预设阈值和拍摄时间间隔得到传送带的运行速度；

[0072] 传送带的运行速度的计算方式，具体为：

[0073]

[0074] 其中，Sd表示为传送带的运行速度，Cj表示为参考距离，Jy表示为距离比值预设阈值，Sj表示为拍摄时间间隔。

[0075] 本实施例中，由于拍摄相机的位置是固定的，因此通过对比连续图片确定参照物，从而便于根据拍摄时间间隔与参照物的移动距离计算传送带的移动速度，进而便于后续对传送带上运输的煤炭数量进行准确的预测。

[0076] 在数据校正模块中通过传送带的运行速度与驱动电机的瞬时功率得到传送带负荷值，具体为：

[0077] 步骤一：获取多个不同瞬间传送带的运行速度，获取多个对应瞬间驱动电机的瞬时功率，通过多个驱动电机的瞬时功率分别与多个对应瞬间传送带的运行速度作商得到多个传送带的牵引力；

[0078] 步骤二：将多个传送带的牵引力按从小到大的顺序排列并取中数得到参考牵引力，获取传送带与煤流的摩擦系数，通过参考牵引力与传送带与煤流的摩擦系数作商得到传送带负荷值。

[0079] 本实施例中，对传送带的运行速度和驱动电机的瞬时功率进行结合得到传送带的负荷值，从而便于预测传送带上实际运输的煤炭量，从而便于后续根据预测的煤炭数量调整传送带驱动电机的转速，进而便于根据实际运送煤炭的数量调整传送带的运输速度，从而有益于在煤炭数量多时加快运送效率，也便于在煤炭数量低时降低传送带和驱动电机的无效工作量，从而有益于避免浪费电力的同时浪费传送带和转棍的使用寿命，进而便于在煤流管理中智能化管理煤流传送带的运输速度。

[0080] 速度调控模块，具体为：

[0081] 步骤一：获取煤流运输系数，设定煤流运输系数预设阈值，通过煤流运输系数与煤流运输系数预设阈值作差得到运输系数差值；

[0082] 步骤二：设定比较周期为10秒，设定驱动电机转速调节范围，每10秒比较一次运输系数差值与0的大小关系，若运输系数差值大于0，则以驱动电机转速调节范围为标准控制传送带驱动电机提高转速，若运输系数差值小于0，则以驱动电机转速调节范围为标准控制传送带驱动电机降低转速。

[0083] 本实施例中，通过设定比较周期和转速调节范围，从而便于周期循环的对煤炭进行检测以及对驱动电机的转速进行调节，进而便于根据实际运煤量的情况智能化调整运煤速度。

[0084] 偏移报警模块，具体为：

[0085] 步骤一：获取视觉监测模块中的参考图片，获取灰度处理后参考图片中的煤炭俯视区域，获取传送带边缘亮度，通过传送带边缘亮度捕捉灰度处理后参考图片中的传送带边缘位置，测量煤炭俯视区域与传送带边缘位置的距离得到多个边距值；

[0086] 步骤二：设定边距比值预设阈值，分别通过边距比值预设阈值与多个边距值乘积得到多个边距参考值，将多个边距参考值按由小到大的顺序排列，获取边距参考值的最小边距值和众数边距值；

[0087] 步骤三：设定边缘安全距离预设阈值，分别比较边缘安全距离预设阈值与最小边距值和众数边距值的大小关系，若最小边距值与众数边距值均大于边缘安全距离预设阈值，则标记为煤炭位置安全，若最小边距值与众数边距值均小于边缘安全距离预设阈值，则标记为煤炭位置危险并发出警报提醒管理人员。

[0088] 本实施例中，通过对视觉检测模块中的参考图片进行进一步分析，从而估算煤炭与传送带边缘的距离，当距离过小时通过打开警报提醒管理人员干预清理边缘的煤炭，从而有益于避免煤炭在运输过程中从传送带上掉落砸伤工人或开采设备。

[0089] 上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。

[0090] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

[0091] 以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。