(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210518101.2 (22)申请日 2022.05.12 (71)申请人 上海擎测机电工程 技术有限公司 地址 200434 上海市虹口区广纪路738号2 号楼408室 (72)发明人 钱韫辉　高巍　 (74)专利代理 机构 上海中外企专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 31387 专利代理师 孙益青 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种输送皮带机溢料监测方法与系统 (57)摘要 本发明公开了一种输送皮带机溢料监测方 法与系统， 方法包含步骤1： 实时采集输送皮带机 的设备运行数据， 设备运行数据包含输送皮带机 的启停状态数据、 输出电流数据； 步骤2： 依据启 停状态数据判断输送皮带机的启停 状态， 若为停 机状态， 则执行步骤1， 若 为启动状态则执行步骤 3； 步骤3： 根据输出电流数据判断输送皮带机的 输出电流是否负载， 若空载， 则执行步骤1， 若负 载则执行步骤4； 步骤4： 实时采集输送皮带机的 视频流图像数据； 步骤5： 根据视频流图像数据判 断输送皮带机 是否溢料， 若未溢料则执行步骤1， 若溢料则执行步骤6； 步骤6： 进行溢料报警； 系统 包含数据获取模块、 启停状态判断模块、 负载判 断模块、 视频采集模块、 溢料判断数据。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114943916 A 2022.08.26 CN 114943916 A 1.一种输送皮带机溢料监测方法， 其特 征在于， 包 含以下步骤： 步骤1： 实时采集输送皮带机的设备运行数据， 所述设备运行数据包含所述输送皮带机 的启停状态数据、 输出电流数据； 步骤2： 依据所述启停状态数据判断所述输送皮带机的启停状态， 若为停机状态， 则执 行步骤1， 若为启动状态则执 行步骤3； 步骤3： 根据所述输出电流数据判断所述输送皮带机的输出电流是否负载， 若空载， 则 执行步骤1， 若负载则执 行步骤4； 步骤4： 实时采集所述输送皮带机的视频流图像数据； 步骤5： 根据所述视频流图像数据判断所述输送皮带机是否溢料， 若未溢料则执行步骤 1， 若溢料则执 行步骤6； 步骤6： 进行溢料报警。 2.如权利要求1所述的一种输送皮带机溢料监测方法， 其特征在于， 步骤3中将所述输 出电流数据输入至电流负载模型中判断所述输出电流是否负载， 所述电流负载模型的构建 方法如下： 获取所述输送皮带机的历史运行电流数据； 采用高斯混合模型的最大期望聚类算法对所述历史运行电流数据进行所述电流负载 模型的创建。 3.如权利要求2所述的一种输送皮带机溢料监测方法， 其特征在于， 所述历史运行电流 数据包含所述输送皮带机的历史启停状态数据与历史输出电流数据； 将所述输出电流数据输入至所述电流负载模型中判断所述输出电流是否在期望均值 ±方差的范围内， 若在则为负载， 若不在则为空载。 4.如权利要求1 ‑3任一项所述的一种输送皮带机溢料监测方法， 其特征在于， 步骤5中 将所述视频流图像数据输入至溢料识别模型中进 行判断所述输送皮带机是否溢料， 所述溢 料识别模型的构建方法如下： 获取所述输送皮带机的历史运行溢煤 视频数据； 对所述历史运行溢煤 视频数据进行图像预处 理， 得到每张图像特性 一致的图像数据； 对所述图像数据进行溢料 特征提取； 通过卷积神经网络对所述溢料 特征进行提取并建立所述溢料识别模型。 5.如权利要求4所述的一种输送皮带机溢料监测方法， 其特征在于， 采用识别模块通过 深度学习卷积神经算法对所述溢料识别模型进行训练。 6.如权利要求5所述的一种输送皮带机溢料监测方法， 其特征在于， 所述溢料特征包含 溢料点与特征点， 当所述溢料识别模块未检测到所述溢料点或所述特征点时， 判断所述输 送皮带机未溢料， 当所述溢料识别模块检测到所述溢料点或所述特征点时， 判断所述输送 皮带机溢料。 7.一种输送皮带机溢料监测系统， 其特征在于， 包含数据获取模块、 启停状态判断模 块、 负载判断模块、 视频采集模块、 溢料判断数据； 所述数据获取模块用于实时采集输送皮带机的设备运行数据， 所述设备运行数据包含 所述输送皮带机的启停状态数据、 输出电流数据； 所述启停状态判断模块用于依据所述启停状态数据判断所述输送皮带机的启停状态，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114943916 A 2若为停机状态， 并生成反馈 至所述数据获取模块或所述负载判断模块的启停状态数据； 所述负载判断模块用于接收所述启停状态数据后依据所述输出电流数据判断所述输 送皮带机的输出电流是否负载， 并声称传输至所述数据获取模块或所述视频采集模块的负 载数据； 所述视频采集模块用于接收所述负载数据后实时采集所述输送皮带机的视频流图像 数据； 所述溢料判断数据用于根据 所述视频流图像数据判断所述输送皮带机是否溢料， 并声 称传输至所述数据获取模块或所述报警模块的溢料 数据； 所述数据获取模块还用于接收所述启停状态数据或所述负载数据或所述溢料数据后 实时采集输送皮带机的所述设备运行 数据； 所述报警模块用于 接收所述进行溢料报警。 8.如权利要求7所述的一种输送皮带机溢料监测系统， 其特征在于， 所述负载判断模块 内置有电流负载模型创建模块， 所述电流负载模型创建模块用于获取所述输送皮带机的历 史运行电流数据并采用高斯混合模型的最大期望聚类算法对所述历史运行电流数据进行 所述电流负载模型的创建。 9.如权利要求8所述的一种输送皮带机溢料监测系统， 其特征在于， 所述溢料判断数据 包含溢料识别模型创建模块， 所述溢料识别模型创建模块用于获取所述输送皮带机的历史 运行溢煤视频数据， 并根据所述历史运行溢煤视频数据进行图像预处理， 得到每张图像特 性一致的图像数据， 再对所述图像数据进行溢料特征提取， 并通过卷积神经网络对所述溢 料特征进行提取并建立所述溢料识别模型。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1 ‑6中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114943916 A 3