基于图像跟踪监测设备的采煤机异常工作及灾害报警系统
专利汇可以提供基于图像跟踪监测设备的采煤机异常工作及灾害报警系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于图像 跟踪 监测设备的采 煤 机异常工作及灾害报警系统。在煤矿井下采煤工作面液压 支架 上安装摄像机，摄像机通过分路器连接图像跟踪监测设备和视频 服务器 ，图像跟踪监测设备采集处理现场视频数据，根据监测结果向监控终端发送采煤机异常工作及灾害报警数据，生产管理人员可通过监控终端查看现场实时视频和历史视频，并做出相应处理；本报警系统充分考虑了煤矿采煤机工作特点，实施简单，通过对采煤机跟踪监测，可第一时间准确地对采煤机异常工作及灾害报警。，下面是基于图像跟踪监测设备的采煤机异常工作及灾害报警系统专利的具体信息内容。
1.本发明提出一种基于图像跟踪监测设备的采煤机异常工作及灾害报警系统，所述系
统主要包括：摄像机、视频分路器、视频服务器、采煤机控制器、图像跟踪监测设备、矿用以太网、存储服务器、监控终端；其中摄像机、视频分路器、视频服务器、采煤机控制器、图像跟踪监测设备在井下安装，存储服务器和监控终端安装于井上；摄像机安装于煤矿井下的采煤工作面的液压支架上，摄像机采集采煤工作面现场视频模拟图像；图像跟踪监测设备组成包括：核心处理器、存储模块、视频采集模块、隔爆壳、电源管理模块、串口通信模块、网络通信模块；图像跟踪监测设备将多部摄像机采集的图像拼接为一幅图像，并跟踪监测采煤机左端滚筒与左摇杆连接处位置IA，跟踪监测采煤机左摇杆与主机架连接处位置IC，跟踪监测采煤机右端滚筒与右摇杆连接处位置IB，跟踪监测采煤机右摇杆与主机架连接处位置ID，建立数学模型，计算参数左摇杆抬起高度αA、右摇杆抬起高度αB、左摇杆升降角速度ωA、右摇杆升降角速度ωB、采煤机主机架移动速度V，从而得出采煤机工作状态；该系统根据采煤机工作状态监测结果进行采煤机异常工作状态判断，若判断采煤机工作状态异常，则发出报警信号；该系统根据采煤机跟踪丢失后监测画面灰度值处理结果进行突发灾害判断，若判断有突发灾害，则发出报警信号；报警信号通过矿用以太网传输至井上监控终端；监控终端负责显示报警信息，通过访问视频服务器获得现场视频，通过访问存储服务器获得历史现场视频。
2.如权利要求1所述的报警系统，其特征在于：在采煤工作面液压支架上水平方向均匀安装多部摄像机；在摄像机旁安装辅助光源，光投射方向与摄像机视频采集方向一致。
3.如权利要求1所述的报警系统，其特征在于：图像跟踪监测设备的视频采集模块连接摄像机模拟视频输出口，负责将模拟视频信号数字化，将数字视频数据输出到核心处理器，处理器将采集的图像拼接为一幅图像；图像跟踪监测设备的串口通信模块连接采煤机控制器的通信模块，采集采煤机左右摇杆高度等设置数据；图像跟踪监测设备的网络通信模块连接矿用以太网，通过矿用以太网与井上的监控终端通信。
4.如权利要求1所述的报警系统，其特征在于：分别对摄像机监控范围内的左端滚筒与左摇杆连接处A进行设定，取其中心位置为IA；对摄像机监控范围内的右端滚筒与右摇杆连接处B进行设定，取其中心位置为IB；对摄像机监控范围内的左摇杆与主机架连接处C进行设定，取其中心位置为IC；对摄像机监控范围内的右摇杆与主机架连接处D进行设定，取其中心位置为ID；k帧时，分别在IA、IB、IC、ID周围采集两个样本集Dα＝{z|||IN-Iz||<α}和Dδ,β＝{z|δ<||IN-Iz||<β}，其中，α<δ<β，Iz表示样本位置，IN表示在IA、IB、IC、ID周围采集的样本位置；令Dα为正样本(滚筒图像)，Dδ，β为负样本(背景图像)，根据下列公式计算随机测量矩阵：
rij表示随机测量矩阵的元素、s取2或者3， 均表示概
率；然后对样本图像进行多尺度变换，计算类Harr特征，通过上述测量矩阵对多尺度图像特征进行降维，计算降维后的正负样本特征的期望和标准差，并用其来训练朴素贝叶斯分类器；k+1帧的时候，分别对图像设定区域A、B、C、D内上一帧跟踪到的目标位置的周围采样n个扫描窗口，通过同样的稀疏测量矩阵对采样的窗口降维，提取特征，然后用k帧训练好的朴素贝叶斯分类器进行分类，令分类分数最大的窗口记作目标窗口，并分别更新IA、IB、IC、ID。
5.如权利要求1所述的报警系统，其特征在于：设置拼接得到的长图的中心为原点，建立数学模型，将图像位置转换到坐标系中，IA转换为(xA,yA)，IB转换为(xB,yB)，IC转换为(xC,yC)，ID转换为(xD,yD)，设左摇杆瞬时抬起高度为αa、右摇杆瞬时抬起高度为αb、左摇杆瞬时升降角速度为ωa、右摇杆瞬时升降角速度为ωb、采煤机主机架瞬时移动速度为υ，记k帧时，IA、IB、IC、ID坐标(xAk,yAk)、(xBk,yBk)、(xCk,yCk)、(xDk,yDk)，k+T帧时，IA、IB、IC、ID坐标(xAk+1,yAk+1)、(xBk+1,yBk+1)、(xCk+1,yCk+1)、(xDk+1,yDk+1)，T帧间隔时间为t；计算
每间隔时间T0，计算该时间内
αa的均值，得出αA，计算该时间内αb的均值，得出αB，计算该时间内ωa的均值，得出ωA，计算该时间内ωb的均值，得出ωB，计算该时间内υ的均值，得出V的数值；T0、T通过测量设定或人为设定。
6.如权利要求1所述的报警系统，其特征在于：设置次数n＝m＝0，采煤机开始工作时，每间隔时间T3，检测V、n与m的值，通过判断V、n、m、αA、αB、ωA、ωB的值，判断采煤机的工作状态，根据判断结果，该系统可发出不同类型的报警信号。
7.如权利要求1所述的报警系统，其特征在于：采煤机跟踪丢失后，对随后的图像进行灰度值提取与计算，根据计算结果，判断是否发生水灾、瓦斯泄露，根据判断结果，该系统可发出不同类型的报警信号。
8.如权利要求1所述的报警系统，其特征在于：可发出不同报警信号，包括：摇臂自动升降报警信号；摇臂锁不住，有下沉现象报警信号；采煤机牵引力不足报警信号；摇臂调高速度下降报警信号；摇臂不能调高报警信号；采煤机牵引力下降报警信号；突发水灾报警信号；瓦斯泄露报警信号。
基于图像跟踪监测设备的采煤机异常工作及灾害报警系统
技术领域
背景技术
是实现煤矿生产装备机械化及自动化，从而实现井下无人或少人开采。
自动化和对其的实时监控。采煤机是综采工作面最重要的设备之一，其正常运行是整个综
采工作面完成采掘作业的基础，故对采煤机工作状态的监测是煤矿井下综采工作面的一项
重要任务。
然会影响传感器的精度。为避免碰撞、机械振动带来的影响，需要新的采煤工作面井下采煤机异常工作监测报警系统，可第一时间准确地对采煤机异常工作进行报警，为井下采煤机
安全作业提供一份保障。因此本发明提出一种基于图像跟踪监测设备的采煤机异常工作及
灾害报警系统，根据采煤机的不同异常工作状态，该系统可发出不同报警信号，包括：摇臂自动升降报警信号；摇臂锁不住，有下沉现象报警信号；采煤机牵引力不足报警信号；摇臂调高速度下降报警信号；摇臂不能调高报警信号；采煤机牵引力下降报警信号。根据采煤机跟踪丢失后监测画面灰度值处理结果，该系统可发出不同报警信号，包括：突发水灾报警信号；瓦斯泄露报警信号。
发明内容
采煤工作面的液压支架上，摄像机采集采煤工作面现场视频模拟图像；图像跟踪监测设备
组成包括：核心处理器、存储模块、视频采集模块、隔爆壳、电源管理模块、串口通信模块、网络通信模块；图像跟踪监测设备将多部摄像机采集的图像拼接为一幅图像，并跟踪监测采
煤机左端滚筒与左摇杆连接处位置IA，跟踪监测采煤机左摇杆与主机架连接处位置IC，跟踪监测采煤机右端滚筒与右摇杆连接处位置IB，跟踪监测采煤机右摇杆与主机架连接处位置
ID，建立数学模型，计算参数左摇杆抬起高度αA、右摇杆抬起高度αB、左摇杆升降角速度ωA、右摇杆升降角速度ωB、采煤机主机架移动速度V，从而得出采煤机工作状态；该系统根据采煤机工作状态监测结果进行采煤机异常工作状态判断，若判断采煤机工作状态异常，则发
出报警信号；该系统根据采煤机跟踪丢失后监测画面灰度值处理结果进行突发灾害判断，
若判断有突发灾害，则发出报警信号；报警信号通过矿用以太网传输至井上监控终端；监控终端负责显示报警信息，通过视频服务器获得现场视频，通过访问存储服务器获得历史现
场视频。具体方法包括：
图像跟踪监测设备的串口通信模块连接采煤机控制器的通信模块，采集采煤机左右摇杆高
度等设置数据；图像跟踪监测设备的网络通信模块连接矿用以太网，通过矿用以太网与井
上的监控终端通信。
连接处C进行设定、对摄像机监控范围内的右摇杆与主机架连接处D进行设定；k帧时，分别在IA、IB、IC、ID周围采集两个样本集Dα＝{z|||IN-Iz||<α}和Dδ,β＝{z|δ<||IN-Iz||<β}，其中，α<δ<β，Iz表示样本位置，IN表示在IA、IB、IC、ID周围采集的样本位置；令Dα为正样本(滚筒图像)，Dδ，β为负样本(背景图像)，根据下列公式计算随机测量矩阵：
rij表示随机测量矩阵的元素、s取2或者3， 均表示概率；然后对样本图像进行多尺
度变换，计算类Harr特征，通过上述测量矩阵对多尺度图像特征进行降维，计算降维后的正负样本特征的期望和标准差，并用其来训练朴素贝叶斯分类器；k+1帧的时候，分别对图像设定区域A、B、C、D内上一帧跟踪到的目标位置的周围采样n个扫描窗口，通过同样的稀疏测量矩阵对采样的窗口降维，提取特征，然后用k帧训练好的朴素贝叶斯分类器进行分类，令分类分数最大的窗口记作目标窗口，并分别更新IA、IB、IC、ID。
αa的均值，得出αA，计算该时间内αb的均值，得出αB，计算该时间内ωa的均值，得出ωA，计算该时间内ωb的均值，得出ωB，计算该时间内υ的均值，得出V的数值；T0、T通过测量设定或人为设定。
具体实施方式
分路器(102)采集视频。
频数据。在本实施方案中选用海康DS-6701HW单路网络视频服务器。
端为光接口，具有隔爆外壳，符合煤矿井下隔爆要求。
终端查看由视频服务器(104)上传的现场视频图像，也可从存储服务器(107)调取历史视频
数据。生产管理人员可通过煤矿通信系统发出报警信号，对相关人员下发应急调度指令。监控终端内置井下地理信息，并具有地图显示引擎，本实施方案使用Map Info公司的可视化
地图组件Map X，当采煤机工作异常报警时可自动显示监测到报警的摄像机位置。
(103)连接。
16位总线方式连接网络通信模块(204)；TMS320C6674还具有I2C接口，SPI接口，TSIP接口，UART接口，RapidIO接口，通过UART接口与串口通信模块(206)连接通信；通过IIC-BUS接口与视频采集模块(203)进行控制通信，使用嵌入式Linux平台实现驱动控制通信，内置Open CV库用于视频数据处理。
(201)输出标准ITU656格式的数字视频。
网络接口，实现对网络的物理连接进行通信。
12MHz晶振。
机架连接处C进行设定、对摄像机监控范围内的右摇杆与主机架连接处D进行设定；k帧时，分别在IA、IB、IC、ID周围采集两个样本集Dα＝{z|||IN-Iz||<α}和Dδ,β＝{z|δ<||IN-Iz||<β}，其中，α<δ<β，Iz表示样本位置，IN表示在IA、IB、IC、ID周围采集的样本位置；令Dα为正样本(滚筒图像)，Dδ，β为负样本(背景图像)，根据下列公式计算随机测量矩阵：
rij表示随机测量矩阵的元素、s取2或者3， 均表示概率；然后对样本图像进行多尺
度变换，计算类Harr特征，通过上述测量矩阵对多尺度图像特征进行降维，计算降维后的正负样本特征的期望和标准差，并用其来训练朴素贝叶斯分类器；k+1帧的时候，分别对图像设定区域A、B、C、D内上一帧跟踪到的目标位置的周围采样n个扫描窗口，通过同样的稀疏测量矩阵对采样的窗口降维，提取特征，然后用k帧训练好的朴素贝叶斯分类器进行分类，令分类分数最大的窗口记作目标窗口，并分别更新IA、IB、IC、ID。
＝αA，αB1＝αB2，αB2＝αB，计算ωA＝αA2-αA1与ωB＝αB2-αB1的值，若Q1<ωA
的值。若Q3
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