一种基于深度学习视频识别的井下自动跟机方法
基本信息
| 申请号 | CN202011509162.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112633131A | 公开（公告）日 | 2021-04-09 |
| 申请公布号 | CN112633131A | 申请公布日 | 2021-04-09 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04N7/18 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 应永华;杨立春;林一铭;余庭 | 申请（专利权）人 | 宁波长壁流体动力科技有限公司 |
| 代理机构 | 宁波奥圣专利代理有限公司 | 代理人 | 程晓明 |
| 地址 | 315191 浙江省宁波市鄞州区姜山镇狮桥路236号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习视频识别的井下自动跟机方法，特点是在采煤机开始工作前，根据采煤机的位置利用摄像头采集视频；利用深度学习方法对采集到的视频进行识别分类，选择能完整包含指定部位的视频，并将该视频传输到监控显示端；采煤机开始工作后，判断指定部位是否离开摄像头的监控范围，若是，则切换摄像头并将采集到的视频传输到监控显示端；若不是，则继续监控直至离开监控范围；最终完成对采煤机的实时跟机；优点是采煤机在工作运动时，可以在监控画面端实现视频自动无缝切换，并且保证了视频切换率达到最小，解决了因频繁切换视频造成监控画面闪烁，从而影响监控效果的问题，实现了采煤机的远程监控，为无人工作面开采提供支持。 |
