基于深度学习的带式输送机人员安全监控的研究
发布时间：2022-01-22 01:35
带式输送机利用皮带及牵引件来运输物料,常用于矿山或者钢铁厂等工业环境,用来运输煤炭、冶金和水泥等物料。一般情况下,带式输送机所处环境较为恶劣,包括周围光线暗、粉尘大、道路狭窄及运输材料有气味、温度、湿气等特征,而且两侧的人行过道范围狭小,工人在看护巡检时,带式输送机系统的托辊、滚筒等设施在运转时处于开放状态,极大可能会与这些部位发生必要触碰,这不仅对工人的生命构成潜在的威胁,还会造成设备停运等相关生产的安全问题。所以,带式输送机安全问题不容忽视。本文通过分析、总结近年来发生的带式输送机运输事故,深入探索并研究图形、图像处理以及现在的智慧工厂和智能视频监控技术,通过人工智能技术、自动控制技术、实时监测技术,保障带式输送机系统的运行、状态及人员的监测。本文的主要工作如下:（1）本文根据现场具体情况应用图像处理等相关算法,进行自定义监管区域的设计。文中设计的自定义监管模块,是判断人员所处位置的前提,监管模块区域包括红色闭锁联动控制急停区域,黄色预警区域及黑色安全区域。（2）针对工厂安全监控问题,使用建立输送机道路两侧的员工行为,采集大量不同动作行为的图像建立该环境下的数据集,设计了一套基于Y...
【文章来源】：辽宁科技大学辽宁省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
“十二五”期间我国生产安全死亡事故统计
3.基于Opencv的自定义监管区域设计143.基于Opencv的自定义监管区域设计自定义监管区域设计，首先要根据实际需要画出自定义区域范围，本课题以小范围为例，先采用Photoshop软件[38]根据场景勾勒出监管范围，再利用一系列数字图像处理、计算机视觉等相关技术，完成自定义监管区域的设定。3.1Photoshop软件的应用Photoshop[39]是一种强大的图像处理工具，使用充足的编辑和绘图工具，对图片进行编辑。场景如图3.1所示，使用ps对虚拟区域的设计如图3.2所示：图3.1虚拟场景设定图Fig.3.1Virtualscenesetupdiagram图3.2自定义监管区域图层Fig.3.2Customregulatoryarealayer
与膨胀等。腐蚀和膨胀在于找到极大区域和极小区域，图像膨胀作用在于将图像中的高亮区域或者白色区域扩大，使其结果图比先前的高亮区域或者白色区域更大。图像腐蚀与此相反，是将图像中的高亮区域或者白色区域缩小变细，使其处理后的图像的高亮区域或者白色区域更加小。图像膨胀在 python 语言中操作使用函数库中的 dilate 函数，其函数原型为dst = cv2.dilate(src，kernel，iteration)。膨胀的意义在于求局部最大值。就是将图像或图像的一部分称之为 A 与核 B进行卷积。即计算核 B 所覆盖区域的像素点的最大值，再把最大值给参考点指定像素赋值，从而使高亮区域逐渐增大，如图 3.5 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]Pulsar candidate classification with deep convolutional neural networks[J]. Yuan-Chao Wang,Ming-Tao Li,Zhi-Chen Pan,Jian-Hua Zheng. Research in Astronomy and Astrophysics. 2019(09)
[2]煤矿皮带机运行系统监控的研究[J]. 宗细芳. 湖北农机化. 2019(09)
[3]煤矿井下皮带运输系统安全管理方法与措施探讨[J]. 刘宏宇. 内蒙古煤炭经济. 2019(05)
[4]目标检测算法研究综述[J]. 方路平,何杭江,周国民. 计算机工程与应用. 2018(13)
[5]基于图像掩模和击中击不中变换的优化边缘提取算法[J]. 陈恺煊,刘昕,王咚. 西安理工大学学报. 2018(01)
[6]基于卷积神经网络迁移学习的SAR图像目标分类[J]. 刘晨,曲长文,周强,李智,李健伟. 现代雷达. 2018(03)
[7]基于ImageNet预训练卷积神经网络的遥感图像检索[J]. 葛芸,江顺亮,叶发茂,许庆勇,唐祎玲. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(01)
[8]面向智能监控摄像头的监控视频大数据分析处理[J]. 邵振峰,蔡家骏,王中元,马照亭. 电子与信息学报. 2017(05)
[9]矿井安全监控中的问题与对策分析[J]. 马建伟. 能源与节能. 2016(10)
[10]我国“十二五”期间生产安全死亡事故直接经济损失估算[J]. 张兴凯. 中国安全生产科学技术. 2016(06)
硕士论文
[1]基于深度卷积神经网络的企业生产安全智能监控系统[D]. 阎相伊.辽宁科技大学 2018
[2]K-means聚类算法的改进[D]. 刘越.广西师范大学 2016
[3]Modbus协议通信节点的FPGA实现[D]. 何雨霖.哈尔滨理工大学 2016
[4]基于计算机视觉的智能安防监控系统研究[D]. 张潇磊.南京邮电大学 2014
本文编号：3601321
【文章来源】：辽宁科技大学辽宁省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
“十二五”期间我国生产安全死亡事故统计
3.基于Opencv的自定义监管区域设计143.基于Opencv的自定义监管区域设计自定义监管区域设计，首先要根据实际需要画出自定义区域范围，本课题以小范围为例，先采用Photoshop软件[38]根据场景勾勒出监管范围，再利用一系列数字图像处理、计算机视觉等相关技术，完成自定义监管区域的设定。3.1Photoshop软件的应用Photoshop[39]是一种强大的图像处理工具，使用充足的编辑和绘图工具，对图片进行编辑。场景如图3.1所示，使用ps对虚拟区域的设计如图3.2所示：图3.1虚拟场景设定图Fig.3.1Virtualscenesetupdiagram图3.2自定义监管区域图层Fig.3.2Customregulatoryarealayer
与膨胀等。腐蚀和膨胀在于找到极大区域和极小区域，图像膨胀作用在于将图像中的高亮区域或者白色区域扩大，使其结果图比先前的高亮区域或者白色区域更大。图像腐蚀与此相反，是将图像中的高亮区域或者白色区域缩小变细，使其处理后的图像的高亮区域或者白色区域更加小。图像膨胀在 python 语言中操作使用函数库中的 dilate 函数，其函数原型为dst = cv2.dilate(src，kernel，iteration)。膨胀的意义在于求局部最大值。就是将图像或图像的一部分称之为 A 与核 B进行卷积。即计算核 B 所覆盖区域的像素点的最大值，再把最大值给参考点指定像素赋值，从而使高亮区域逐渐增大，如图 3.5 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]Pulsar candidate classification with deep convolutional neural networks[J]. Yuan-Chao Wang,Ming-Tao Li,Zhi-Chen Pan,Jian-Hua Zheng. Research in Astronomy and Astrophysics. 2019(09)
[2]煤矿皮带机运行系统监控的研究[J]. 宗细芳. 湖北农机化. 2019(09)
[3]煤矿井下皮带运输系统安全管理方法与措施探讨[J]. 刘宏宇. 内蒙古煤炭经济. 2019(05)
[4]目标检测算法研究综述[J]. 方路平,何杭江,周国民. 计算机工程与应用. 2018(13)
[5]基于图像掩模和击中击不中变换的优化边缘提取算法[J]. 陈恺煊,刘昕,王咚. 西安理工大学学报. 2018(01)
[6]基于卷积神经网络迁移学习的SAR图像目标分类[J]. 刘晨,曲长文,周强,李智,李健伟. 现代雷达. 2018(03)
[7]基于ImageNet预训练卷积神经网络的遥感图像检索[J]. 葛芸,江顺亮,叶发茂,许庆勇,唐祎玲. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(01)
[8]面向智能监控摄像头的监控视频大数据分析处理[J]. 邵振峰,蔡家骏,王中元,马照亭. 电子与信息学报. 2017(05)
[9]矿井安全监控中的问题与对策分析[J]. 马建伟. 能源与节能. 2016(10)
[10]我国“十二五”期间生产安全死亡事故直接经济损失估算[J]. 张兴凯. 中国安全生产科学技术. 2016(06)
硕士论文
[1]基于深度卷积神经网络的企业生产安全智能监控系统[D]. 阎相伊.辽宁科技大学 2018
[2]K-means聚类算法的改进[D]. 刘越.广西师范大学 2016
[3]Modbus协议通信节点的FPGA实现[D]. 何雨霖.哈尔滨理工大学 2016
[4]基于计算机视觉的智能安防监控系统研究[D]. 张潇磊.南京邮电大学 2014
本文编号：3601321
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