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圣瞳案例|人工智能在输煤皮带智能巡检系统的应用

· 精选案例
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项目背景

在煤矿开采中,输煤皮带的巡检制度是确保设备正常运行的重要举措。由于皮带机所处的作业环境恶劣、输煤廊道跨度长、日常运营煤渣粉尘弥漫下可视范围有限,导致安监人员无法对作业面和设备状态做出及时有效的判断,在这种情况下,传统的人工巡检方式已经难以为继,亟需智能化手段改变巡检机制、全面提升效率和精度。

行业痛点

煤矿开采现场普遍存在环境监管难度大、人员监管不及时和工作面监管不到位等问题。输煤皮带作为其中作业面跨度最长、作业环境最复杂的典型作业场景,与其他巡检场景相比,在硬件、要求、识别率等方面均有着较高的差异化体现。从硬件上看,由于煤矿对于安全性要求高,运输皮带必须通过严格的火花/磨损实验认证;从场景看,煤矿作业场景的作业环境大多十分恶劣,对于皮带可靠性稳定性要求更高;从需求上看,煤矿监控设备需针对巡检目标进行定制化设计,如能准确判断出皮带跑偏、撕裂、脱煤、撒煤、堆煤等形态,并能针对人员跨越皮带行为进行识别等。

落地案例

中煤科工集团某研究院项目以多种巡检方式采集的数据为基础,以高精度计算机识别算法为核心,以圣瞳边缘计算设备和多端告警为支撑,以自动化管控为手段,打造一套适用于煤矿输送场景的综合性安全巡视检查系统,该系统解决以下问题:

1. 大煤块识别计数:当传送皮带上的煤块超过常规尺寸大小的时候,系统自动预警,并统计大块煤的数量。

2. 皮带跑偏检测:当煤炭落料无规律的偏向传送带的任意一边,传送带向左或向右跑偏,立即告警。

3. 翻越皮带检测:无论皮带当前是运行中还是停止状态下,当有人员跨越皮带时,立即告警。

解决方案

1 设计思路:本项目通过监测皮带区域,对于已有的摄像头进行利用,将视频源引入视频分析设备。设备对皮带跑偏,运输大煤块,锚杆等异物,人员翻越皮带等情况进行实时视频分析,获取分析结果,并将结果传送给控制系统,控制系统根据推送情况,进一步决定是否要远程启停皮带,将相关异物,皮带跑偏等现象进行纠正。

2 系统详细设计:基于上述设计思路,本方案设计的输煤皮带智能巡检系统包含如下算法功能:大煤块识别计数、皮带跑偏识别和人员翻越皮带监测。本项目通过将智能分析服务接入圣瞳安全感知平台,实现了视频图像智能分析,为安全监控部门提供有力数据支撑。平台强化了视频图像的智能识别能力,不但深化发掘出视频图像的应用价值,还基于视频分析结果,对异常告警、皮带跑偏、人员违规翻越等操作的结果进行复核,双重认证,保证信息的准确度,保障煤矿现场稳定运行。 

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 方案价值

本方案打通了“平台-算法-设备”的智能交互,采用图像识别技术,将传输到监控平台的皮带运煤视频与图片在线分析。当出现可能造成皮带跑偏、大块煤异物和人员翻越皮带等危险因素时,进行报警并交由工作人员处理。不但有效降低了皮带设备受到损坏和煤矿作业人员受到危险的概率,还提高了煤矿的运行安全,有效减少70%安全隐患发生率:

  • 适配已有设备,充分利旧,利用率达99%;
  • 监管覆盖密度从60%提高至90%;
  • 响应速度和处理效率提升30%;
  • 有效减少70%安全隐患发生率;
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