一種露天礦環境監測方法及環境監測系統技術方案

本發明專利技術公開了一種露天礦環境監測方法及環境監測系統，涉及環境監測領域；方法包括采集露天礦火煤揚塵圖像，并制作成數據集；數據集中的部分作為訓練集使用；搭建YOLO訓練模型，并將訓練集輸入至訓練模型進行訓練，得到火煤揚塵識別模型；實時采集待檢測位置的圖像，并濾除圖像中的噪聲；將待檢測位置的圖像輸入至所述火煤揚塵識別模型中進行識別，火煤揚塵識別模型輸出識別結果，從而實現火煤揚塵的識別；相對于現有露天礦人工監測，能夠有效的節約人工成本，提高環境監測效率。提高環境監測效率。提高環境監測效率。

【技術實現步驟摘要】
一種露天礦環境監測方法及環境監測系統


[0001]本專利技術涉及環境監測領域，特別是涉及一種露天礦環境監測方法及環境監測系統。

技術介紹

[0002]礦產資源是我國經濟和社會發展的重要物質基礎，礦業開發秩序的維護、露天礦環境的保護修復是推進生態文明的重要組成部分。堅持節約資源和保護環境的基本國策，建立反映資源消耗、環境損害、環境恢復和生態保護等礦產資源開發環境全流程的監測體系，開展礦產資源開發環境全要素全天候監測，一直是國家礦政管理的重要需求?，F有露天礦采用人工監測，對于火煤揚塵人工識別勞動強度大，效率低，需要提供更加智能的解決方案。

技術實現思路

[0003]本專利技術的目的在于提供一種露天礦環境監測方法及環境監測系統，解決現有露天礦采用人工監測，對于火煤揚塵人工識別勞動強度大，效率低的問題。
[0004]根據本公開的第一方面，本專利技術提供了一種露天礦環境監測方法，所述方法包括：步驟S1，采集露天礦火煤揚塵圖像，并制作成數據集；數據集中的部分作為訓練集使用；步驟S2，搭建YOLO訓練模型，并將訓練集輸入至訓練模型進行訓練，得到火煤揚塵識別模型；步驟S3，實時采集待檢測位置的圖像，并濾除圖像中的噪聲；步驟S4，將待檢測位置的圖像輸入至所述火煤揚塵識別模型中進行識別，火煤揚塵識別模型輸出識別結果，從而實現火煤揚塵的識別。
[0005]在本公開的一種示例性實施例中，所述步驟S1包括以下步驟：步驟S1.1，獲取露天礦現場視頻；步驟S1.2，用ffmpeg工具將獲取的視頻截取成一幀一幀的圖片；步驟S1.3，使用數據標注工具labelme對圖片中的火煤揚塵進行標注，生成VOC格式的xml文件；步驟S1.4，使用python將打標注后的文件轉成YOLO模型所需要的txt文件格式；之后讀取所有的圖像和標注文件，將他們的文件名一一對應；按照7：2：1隨機分成訓練集、驗證集和測試集；在data.yaml文件下寫上nc類別數和訓練集、驗證集、測試集的文件地址；最后，將制作完成的數據集存入服務器。
[0006]在本公開的一種示例性實施例中，所述步驟S2包括以下步驟：步驟S2.1，在圖像運算服務器上使用anaconda拉取YOLO模型中requirement.txt文件中所需要的python庫；并在圖像運算服務器上安裝cuda和cudnn，配置cuda和cudnn的環境變量，使用GPU對YOLO模型運行進行加速；
步驟S2.2，將訓練集進行預處理：使用Mosaic數據增強通過隨機縮放、隨機剪裁、隨機排布的方式進行拼接，使目標邊界框的寬高與圖像的寬高比例小于0.1或目標邊界框面積與圖像面積的比值開方小于0.03的小目標分布更加均勻；步驟S2.3，下載YOLO模型的預訓練權重；對YOLO模型的參數進行多次調整；優化網絡模型：選擇網絡模型的深度、寬度，用來控制模型大?。粚㈩A處理后的數據集通過預訓練權重參數進行訓練，最后得到最優的網絡訓練權重參數。
[0007]在本公開的一種示例性實施例中，所述步驟S3包括以下步驟：步驟S3.1，將露天礦采集到的視頻數據傳輸到多路實時視頻分析系統中進行推流處理，用于加速視頻的編解碼過程；步驟S3.2，使用OpenCV將視頻數據轉化為圖片數據；步驟S3.3，通過OpenCV對視頻幀的圖片數據進行逐幀處理，其中，圖片數據處理具體為：首先，對每一幀圖片進行彩色圖像灰度化處理，生成一個黑白灰度化圖片；然后，對灰度化的圖片進行二值化處理；圖片數據處理的目的是將彩色圖像轉化為二值圖像，在這個過程中濾除了圖像中的噪聲，使圖片數據中的火煤揚塵和背景的邊界更明顯；同時把圖片中部分等干擾因素進行過濾。
[0008]在本公開的一種示例性實施例中，還包括步驟S4，利用激光云臺確定火煤揚塵位置。
[0009]在本公開的一種示例性實施例中，還包括步驟S5，設定報警閾值，當提取到的實時圖片出現火煤或揚塵，并超過所設定的閾值時，對其進行報警。
[0010]在本公開的一種示例性實施例中，還包括環境參數報警；使用無線傳感設備監測露天礦其他環境數據，通過無線傳輸將各項數值傳送給服務器，設定報警閾值，當檢測到的環境數據超過所設定的閾值時，對其進行報警。
[0011]根據本公開的第二方面，本申請還提供了一種環境監測系統，包括：采集模塊，用于采集露天礦火煤揚塵圖像，并制作成數據集；數據集中的部分作為訓練集使用；訓練模塊，用于搭建YOLO訓練模型，并將訓練集輸入至訓練模型進行訓練，得到火煤揚塵識別模型；實時采集模塊，用于實時采集待檢測位置的圖像，并濾除圖像中的噪聲；識別模塊，用于將待檢測位置的圖像輸入至所述火煤揚塵識別模型中進行識別，火煤揚塵識別模型輸出識別結果，從而實現火煤揚塵的識別。
[0012]根據本公開的第三方面，本申請還提供了一種計算機設備，所述計算機設備包括存儲器和處理器，該存儲器存儲有計算機程序，該處理器執行該計算機程序時實現上述第一方面任一所述的方法。
[0013]第四方面，本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現上述第一方面任一所述的方法。
[0014]第五方面，本申請還提供了一種計算機程序產品，該計算機程序產品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現上述第一方面任一所述的方法。
[0015]本專利技術的有益效果在于：本專利技術提供了一種露天礦環境監測方法及環境監測系統，根據露天礦現場的視頻數據流，通過YOLO模型識別火煤和揚塵，并根據激光云臺快速定
位火煤和揚塵方位；通過監測預警模塊對超過閾值的火煤揚塵進行預警。相對于現有露天礦人工監測，能夠有效的節約人工成本，提高環境監測效率。
附圖說明
[0016]圖1是本專利技術方法的流程示意圖。
[0017]圖2是本專利技術步驟S1.3打標注后圖像示意圖。
具體實施方式
[0018]為了使本申請的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本申請進行進一步詳細說明。應當理解，此處描述的具體實施例僅僅用以解釋本申請，并不用于限定本申請。
[0019]需要說明的是，本申請實施例提供的露天礦環境監測方法，其執行主體可以是環境監測系統，該環境監測系統可以通過軟件、硬件或者軟硬件結合的方式實現成為計算機設備的部分或者全部，該計算機設備可以為服務器或者終端，其中，上文所述的服務器指的可以是一臺服務器，也可以是由多臺服務器組成的服務器集群，上文所述的終端可以為臺式電腦、平板電腦、筆記本電腦或者智能手機等，本申請實施例不對終端的具體類型進行限定。下述方法實施例中，均以執行主體是計算機設備為例來進行說明。
[0020]實施例1請參考圖1，其示出了本申請實施例提供的一種露天礦環境監測方法的流程圖，如圖1所示，該露天礦環境監測方法包括以下步驟：步驟S1，采集露天礦火煤揚塵圖像，并制作成數據集；數據集中的部分作為訓練集使用。
[0021]步驟S2，搭建YOLO訓練模型，并將訓練集輸入至訓練模型進行訓本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種露天礦環境監測方法，其特征在于，所述方法包括：步驟S1，采集露天礦火煤揚塵圖像，并制作成數據集；數據集中的部分作為訓練集使用；步驟S2，搭建YOLO訓練模型，并將訓練集輸入至訓練模型進行訓練，得到火煤揚塵識別模型；步驟S3，實時采集待檢測位置的圖像，并濾除圖像中的噪聲；步驟S4，將待檢測位置的圖像輸入至所述火煤揚塵識別模型中進行識別，火煤揚塵識別模型輸出識別結果，從而實現火煤揚塵的識別。2.根據權利要求1所述的露天礦環境監測方法，其特征在于，所述步驟S1包括以下步驟：步驟S1.1，獲取露天礦現場視頻；步驟S1.2，用ffmpeg工具將獲取的視頻截取成一幀一幀的圖片；步驟S1.3，使用數據標注工具labelme對圖片中的火煤揚塵進行標注，生成VOC格式的xml文件；步驟S1.4，使用python將打標注后的文件轉成YOLO模型所需要的txt文件格式；之后讀取所有的圖像和標注文件，將他們的文件名一一對應；按照7：2：1隨機分成訓練集、驗證集和測試集；在data.yaml文件下寫上nc類別數和訓練集、驗證集、測試集的文件地址；最后，將制作完成的數據集存入服務器。3.根據權利要求1所述的露天礦環境監測方法，其特征在于，所述步驟S2包括以下步驟：步驟S2.1，在圖像運算服務器上使用anaconda拉取YOLO模型中requirement.txt文件中所需要的python庫；并在圖像運算服務器上安裝cuda和cudnn，配置cuda和cudnn的環境變量，使用GPU對YOLO模型運行進行加速；步驟S2.2，將訓練集進行預處理：使用Mosaic數據增強通過隨機縮放、隨機剪裁、隨機排布的方式進行拼接，使目標邊界框的寬高與圖像的寬高比例小于0.1或目標邊界框面積與圖像面積的比值開方小于0.03的小目標分布更加均勻；步驟S2.3，下載YOLO模型的預訓練權重；對YOLO模型的參數進行多次調整；優化網絡模型：選擇網絡模型的深度、寬度，用來控制模型大??；將預處理后的數據集通過預訓練權重參數進行訓練，最后得到最優的網絡訓練權重參數。4.根據權利要求1所述的露天礦環境監測方法，其特征在于，所述步...

【專利技術屬性】
技術研發人員：馬泉，李洪波，石廣洋，
申請(專利權)人：國能北電勝利能源有限公司，
類型：發明
國別省市：