本申请涉及智能检测领域,且更为具体地,涉及一种皮带输送机的自动校正系统及其方法。
背景技术:
1、随着科技的不断发展,皮带输送机逐渐取代了传统的人工搬运,成为各个行业中广泛应用的便捷物料输送工具。
2、在皮带输送机的工作过程中,如果物料摆放不均匀,就会导致输送带发生偏移。轻微的偏移不会立即引起明显问题,工作人员无法立即察觉到这种情况。当输送带发生偏移时,它会与支撑结构和其他部件发生摩擦,导致额外的磨损,从而对输送带的寿命产生负面影响。
3、因此,需要一种皮带输送机的自动校正方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题,提出了本申请。本申请的实施例提供了一种皮带输送机的自动校正系统及其方法,其通过对皮带输送机的运行监控视频进行特征提取从而来判断输送带是否发生轻微偏移,如果发生偏移,则采取措施进行调整。这样,可以实时监测皮带输送机的工作状态,及时发现和纠正偏移问题,从而改善输送带的使用寿命。
2、根据本申请的一个方面,提供了一种皮带输送机的自动校正系统,其包括:
3、运行数据获取模块,用于获取皮带输送机的运行监控视频;
4、采样模块,用于以预定采样频率从所述运行监控视频中提取多个运行关键帧;
5、图像增强模块,用于将所述多个运行关键帧分别通过基于自动编解码器的图像增强器以得到多个增强运行关键帧;
6、运行特征提取模块,用于将所述多个增强运行关键帧通过使用时间注意力机制的卷积神经网络模型以得到跟踪特征图;
7、优化模块,用于计算所述跟踪特征图的聚合节点的后验隐特征注意力以得到优化跟踪特征图;
8、特征图稀疏模块,用于计算所述优化跟踪特征图的稀疏化跟踪特征图;
9、偏移结果生成模块,用于将所述稀疏化跟踪特征图通过分类器以得到分类结果,所述分类结果用于表示所述皮带输送机是否发生偏移;
10、调整模块,用于基于所述分类结果,调整辊筒,以矫正输送带的位置。
11、在上述皮带输送机的自动校正系统中,所述采样模块,用于:以预定采样频率从所述运行监控视频中提取所述多个运行关键帧。
12、在上述皮带输送机的自动校正系统中,所述图像增强模块,包括:编码单元,用于将所述运行关键帧输入所述图像增强器的编码器,其中,所述编码器使用卷积层对所述运行关键帧进行显式空间编码以得到运行关键特征;解码单元,用于将所述运行关键特征输入所述图像增强器的解码器,其中,所述解码器使用反卷积层对所述运行关键特征进行反卷积处理以得到所述增强运行关键帧。
13、在上述皮带输送机的自动校正系统中,所述运行特征提取模块,包括:相邻帧提取单元,用于从所述多个增强运行关键帧中提取相邻的第一增强运行关键帧和第二增强运行关键帧;第一卷积编码单元,用于将所述第一增强运行关键帧和所述第二增强运行关键帧分别通过所述卷积神经网络模型的第一卷积层和第二卷积层以得到第一卷积特征图和第二卷积特征图;时间注意力单元,用于计算所述第一卷积特征图和所述第二卷积特征图之间的按位置点乘以得到时间注意力图;注意力激活单元,用于将所述时间注意力图输入softmax激活函数以得到时间注意力特征图;第二卷积编码单元,用于将所述第二增强运行关键帧通过所述卷积神经网络模型的第三卷积层以得到第三卷积特征图;注意力施加单元,用于计算所述第三卷积特征图和所述时间注意力特征图之间的按位置点乘以得到对应于所述第二增强运行关键帧的时间注意力特征图。
14、在上述皮带输送机的自动校正系统中,所述优化模块,用于:以如下优化公式计算所述跟踪特征图的聚合节点的后验隐特征注意力以得到所述优化跟踪特征图;其中,所述优化公式为:
15、
16、其中,fi,j,k表示所述跟踪特征图的(i,j,k)位置的特征值,log表示以2为底的对数函数值,⊙表示按位置点乘,fi,j,k′表示所述优化跟踪特征图的(i,j,k)位置的特征值。
17、在上述皮带输送机的自动校正系统中,所述特征图稀疏模块,包括:相关参数确定单元,用于确定所述优化优化跟踪特征图的尺寸和通道数,其中,所述优化跟踪特征图的尺寸为h×w,h为高度,w为宽度,且通道数为c;特征描述符选取单元,用于对于所述优化跟踪特征图的每个像素位置(i,j),提取所述优化跟踪特征图在每个像素位置的通道特征向量作为所述每个像素位置的特征描述符;欧式距离计算单元,用于对于所述优化跟踪特征图的每个像素位置(i,j),计算所述每个像素位置(i,j)的特征描述符与所述优化跟踪特征图的其他像素位置(k,l)的特征描述符之间的欧式距离,并计算多个欧式距离的加和值作为所述优化跟踪特征图的每个像素位置(i,j)的得分值;最大值归一化处理单元,用于对所述优化跟踪特征图的每个像素位置(i,j)的得分值进行基于最大值的归一化处理以得到所述优化跟踪特征图的每个像素位置的单应概率密度值;按位置点乘单元,用于以所述优化跟踪特征图的每个像素位置的单应概率密度值构成的概率密度特征矩阵作为权重矩阵,分别对所述优化跟踪特征图的各个通道维度的特征矩阵进行按位置点乘以得到所述稀疏化跟踪特征图。
18、在上述皮带输送机的自动校正系统中,所述偏移结果生成模块,用于:使用所述分类器以如下分类公式对所述稀疏化跟踪特征图进行处理以生成所述分类结果;其中,所述分类公式为:
19、o=softmax{(wn,bn):…:(w1,b1)│project(f)}
20、其中o为所述分类结果,project(f)表示将所述稀疏化跟踪特征图投影为向量,w1至wn为各层全连接层的权重矩阵,b1至bn表示各层全连接层的偏置向量,softmax为归一化指数函数。
21、根据本申请的另一方面,提供了一种皮带输送机的自动校正方法,其包括:
22、获取皮带输送机的运行监控视频。
23、以预定采样频率从所述运行监控视频中提取多个运行关键帧;
24、将所述多个运行关键帧分别通过基于自动编解码器的图像增强器以得到多个增强运行关键帧;
25、将所述多个增强运行关键帧通过使用时间注意力机制的卷积神经网络模型以得到跟踪特征图;
26、计算所述跟踪特征图的聚合节点的后验隐特征注意力以得到优化跟踪特征图;
27、计算所述优化跟踪特征图的稀疏化跟踪特征图;
28、将所述稀疏化跟踪特征图通过分类器以得到分类结果,所述分类结果用于表示所述皮带输送机是否发生偏移;
29、基于所述分类结果,调整辊筒,以矫正输送带的位置。
30、与现有技术相比,本申请提供的皮带输送机的自动校正系统及其方法,其通过对皮带输送机的运行监控视频进行特征提取从而来判断输送带是否发生轻微偏移,如果发生偏移,则采取措施进行调整。这样,可以实时监测皮带输送机的工作状态,及时发现和纠正偏移问题,从而改善输送带的使用寿命。
1.一种皮带输送机的自动校正系统,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的皮带输送机的自动校正系统,其特征在于,所述采样模块,用于:以预定采样频率从所述运行监控视频中提取所述多个运行关键帧。
3.根据权利要求2所述的皮带输送机的自动校正系统,其特征在于,所述图像增强模块,包括:
4.根据权利要求3所述的皮带输送机的自动校正系统,其特征在于,所述运行特征提取模块,包括:
5.根据权利要求4所述的皮带输送机的自动校正系统,其特征在于,所述优化模块,用于:以如下优化公式计算所述跟踪特征图的聚合节点的后验隐特征注意力以得到所述优化跟踪特征图;
6.根据权利要求5所述的皮带输送机的自动校正系统,其特征在于,所述特征图稀疏模块,包括:
7.根据权利要求6所述的皮带输送机的自动校正系统,其特征在于,所述偏移结果生成模块,用于:使用所述分类器以如下分类公式对所述稀疏化跟踪特征图进行处理以生成所述分类结果;
8.一种皮带输送机的自动校正方法,其特征在于,包括:
9.根据权利要求8所述的皮带输送机的自动校正方法,其特征在于,以预定采样频率从所述运行监控视频中提取多个运行关键帧,包括:以预定采样频率从所述运行监控视频中提取所述多个运行关键帧。
10.根据权利要求9所述的皮带输送机的自动校正方法,其特征在于,将所述稀疏化跟踪特征图通过分类器以得到分类结果,所述分类结果用于表示所述皮带输送机是否发生偏移,包括:使用所述分类器以如下分类公式对所述稀疏化跟踪特征图进行处理以生成所述分类结果;