技术特征：
1.一种基于视频监视图像识别的自动化插板位置监测方法，其特征在于，包括如下步骤：s1、模型训练流程，通过ai检测算法对大数据进行处理创建训练模型；s2、位置监测流程，通过对视频监视插板图像进行模型检测得出结果；s3、后处理判断流程，对不同的结果进行处理判断，得出插板当前位置发送至平台。2.根据权利要求1所述的一种基于视频监视图像识别的自动化插板位置监测方法，其特征在于，所述模型训练流程，包括如下步骤：s11、对大数据样本进行标注；s12、利用ai检测算法采用数据增强手段对标注的大数据进行处理；s13、对处理后的大数据训练ai检测算法；s14、将训练后的大数据进行网络调参优化；s15、得到训练模型。3.根据权利要求2所述的一种基于视频监视图像识别的自动化插板位置监测方法，其特征在于，步骤s11中所述大数据样本为不同常态下的插板数据。4.根据权利要求2所述的一种基于视频监视图像识别的自动化插板位置监测方法，其特征在于，所述ai检测算法采用旋转目标检测算法。5.根据权利要求2所述的一种基于视频监视图像识别的自动化插板位置监测方法，其特征在于，步骤s12中所述数据增强手段包括数据噪声模糊、数据裁剪、数据上下翻转、数据左右翻转。6.根据权利要求2所述的一种基于视频监视图像识别的自动化插板位置监测方法，其特征在于，所述位置监测流程，包括如下步骤：s21、通过视频监视获得插板图像；s22、对插板图像进行预处理；s23、将处理后的插板图像导入所述训练模型；s24、得到检测结果。7.根据权利要求6所述的一种基于视频监视图像识别的自动化插板位置监测方法，其特征在于，所述后处理判断流程，包括如下步骤：s31、对所述检测结果进行判断，是否检测出两个目标长度，若是，则执行下一步操作；若否，则跳过后续步骤，识别下一帧；s32、计算长度百分比，所述长度百分比定义为x；s33、判断长度百分比是否满足x≤20％，若长度百分比x满足，则向平台上报“短”；若长度百分比x不满足，则执行下一步操作；s34、判断长度百分比是否满足20％<x<80％，若长度百分比x满足，则向平台上报“中”；若长度百分比x不满足，则向平台上报“长”。8.根据权利要求7所述的一种基于视频监视图像识别的自动化插板位置监测方法，其特征在于，步骤s31中所述两个目标长度分别为突出长度、底座长度，且将所述突出长度定义为a，所述底座长度定义为b。9.根据权利要求8所述的一种基于视频监视图像识别的自动化插板位置监测方法，其特征在于，所述长度百分比x为突出长度a占底座长度b的百分比，通过下述公式计算长度百
分比x：
技术总结
本发明涉及一种基于视频监视图像识别的自动化插板位置监测方法，包括：模型训练流程，通过AI检测算法对大数据进行处理创建训练模型；位置监测流程，通过对视频监测插板图像进行模型检测得出结果；后处理判断流程，对不同的结果进行处理判断，得出插板当前位置发送至平台。本发明公布了一种基于视频监视图像识别的自动化插板位置监测方法，可通过视频监视自动化处理，有效确定插板与插板底座之间的相对位置关系，方便员工及时进行设备维护工作，同时也大大降低插板脱落对输煤皮带输送的影响。时也大大降低插板脱落对输煤皮带输送的影响。时也大大降低插板脱落对输煤皮带输送的影响。
技术研发人员：李刚 孙佰明 姜楠 贾莉 杨立勇 李启国 毕法森 孙国辉 吴小林
受保护的技术使用者：深圳市铁越电气有限公司
技术研发日：2022.05.31
技术公布日：2022/9/6