本發(fā)明涉及輸電工程施工，尤其涉及一種貨運索道運輸安全監(jiān)測方法及基于該貨運索道運輸安全監(jiān)測方法的貨運索道運輸安全監(jiān)測裝置。

背景技術：

1、在丘陵、山地等海拔高、地形復雜的區(qū)域進行輸電工程施工的過程中，因貨運索道具有高效、低能耗、環(huán)保等優(yōu)點，通常采用貨運索道進行施工材料的運輸作業(yè)。

2、由于貨運索道運輸距離較長，且通常處于地形復雜區(qū)域，當人員或者動物等異物侵入貨運索道的運行現(xiàn)場時，既會影響貨運索道正常運行，還容易造成人員或動物受傷，因此施工過程需要對監(jiān)測貨運索道周邊及上下裝卸區(qū)進行監(jiān)控。目前一般采用在貨運索道周邊安裝監(jiān)控系統(tǒng)的方式對貨運索道的周邊區(qū)域進行監(jiān)測，并通過監(jiān)控系統(tǒng)中攝像頭的移動偵測功能進行預警，而由于貨運索道的周邊環(huán)境復雜且貨運索道運行時跑車在索道上移動，攝像頭的移動偵測容易被誤觸發(fā)導致發(fā)出有誤的警報，因此現(xiàn)有的對貨運索道周邊進行監(jiān)測的監(jiān)控系統(tǒng)的準確率較低。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術中所存在的不足，本發(fā)明提供了一種貨運索道運輸安全監(jiān)測方法及基于該貨運索道運輸安全監(jiān)測方法的貨運索道運輸安全監(jiān)測裝置，其解決了現(xiàn)有技術中存在的對貨運索道周邊進行監(jiān)測的監(jiān)控系統(tǒng)的準確率低的問題。

2、根據本發(fā)明的實施例，一種貨運索道運輸安全監(jiān)測方法，包括以下步驟，

3、s1、獲取監(jiān)控貨運索道周邊區(qū)域的監(jiān)控系統(tǒng)拍攝的視頻，按固定時間間隔提取幀圖像獲得若干張具有異物入侵的圖像，并對圖像進行預處理；

4、s2、采用labimg工具對步驟s1中獲取的圖像中的異物進行標注獲得圖像集，并將標注后的圖像集轉換為voc數據格式獲得數據集；

5、s3、配置yolov3模型，引入自適應多尺度注意力機制，并利用動態(tài)激活函數替換主干特征提取網絡中所有殘差塊的激活函數；

6、s4、利用步驟s2中獲得的數據集并采用遷移學習的方法訓練yolov3模型，在迭代訓練50次之前采用凍結特征提取網絡，在51至300次迭代過程時將特征提取網絡解凍，并聯(lián)合輸出端同步訓練直到損失函數值曲線收斂，導出在收斂階段評價指標最優(yōu)權值文件；

7、s5、將步驟s4得到的最優(yōu)權值文件部署至監(jiān)控系統(tǒng)并與監(jiān)控系統(tǒng)中的攝像頭聯(lián)合調試，設置異物入侵告警閾值，當觸發(fā)閾值時監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)出警報。

8、另一方面，根據本發(fā)明實施例，還提供了一種貨運索道運輸安全監(jiān)測裝置，包括監(jiān)控系統(tǒng)，所述監(jiān)控系統(tǒng)包括通訊連接的視頻監(jiān)測模塊及數據處理模塊，所述視頻檢測模塊包括多個攝像頭且所述攝像頭分別設置在貨運索道的門架上，所述數據處理模塊包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述的貨運索道運輸安全監(jiān)測方法。

9、相比于現(xiàn)有技術，本發(fā)明具有如下有益效果：通過采用基于深度學習算法對視頻監(jiān)測進行視頻處理，先采集監(jiān)控區(qū)域的視頻并提取若干張具有異物入侵的圖像，并對提取的圖像進行預處理，再采用labimg工具進行標注獲得圖像集，將標注后的圖像集轉換為voc數據格式即可獲得數據集，配置yolov3模型并采用遷移學習的方法進行訓練即可獲得最優(yōu)權值文件，將最優(yōu)權值文件部署至監(jiān)控系統(tǒng)并與監(jiān)控系統(tǒng)中的攝像頭聯(lián)合調試，并設置異物入侵告警閾值即可完成索道周邊及上下裝卸區(qū)異物目標的檢測，當有異物入侵時監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)出報警，為索道環(huán)境安全預警提供決策依據，其解決了現(xiàn)有的對貨運索道周邊進行監(jiān)測的監(jiān)控系統(tǒng)的準確率低的技術問題，產生了實現(xiàn)異物的精準識別、提高監(jiān)控系統(tǒng)報警的準確率的技術效果，利于保障貨運索道安全運行、降低事故發(fā)生概率。

技術特征：

1.一種貨運索道運輸安全監(jiān)測方法，其特征在于：包括以下步驟，

2.如權利要求1所述的一種貨運索道運輸安全監(jiān)測方法，其特征在于：步驟s1中，預處理包括對圖像進行灰度變換、對比度調整及濾波。

3.如權利要求1所述的一種貨運索道運輸安全監(jiān)測方法，其特征在于：步驟s3中，采用asff模塊融合來自不同尺度和不同場景的圖像，輸入多個尺度的圖像并對每個圖像進行自適應池化操作將其大小縮放，再計算每個圖像的權重，選擇最具有代表性的圖像，根據權重對所選圖像中的通道進行加權，得到特征向量。

4.如權利要求1所述的一種貨運索道運輸安全監(jiān)測方法，其特征在于：步驟s4中，遷移學習公式如下：

5.如權利要求4所述的一種貨運索道運輸安全監(jiān)測方法，其特征在于：在步驟s4中，在遷移學習yolov3模型的訓練過程中，從3個方面、3個尺度共9個維度構建損失函數，并通過反向迭代更新網絡參數，公式如下：

6.一種貨運索道運輸安全監(jiān)測裝置，其特征在于：包括監(jiān)控系統(tǒng)，所述監(jiān)控系統(tǒng)包括通訊連接的視頻監(jiān)測模塊及數據處理模塊，所述視頻檢測模塊包括多個攝像頭且所述攝像頭分別設置在貨運索道的門架上，所述數據處理模塊包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權利要求1-5中任一項所述的貨運索道運輸安全監(jiān)測方法。

7.如權利要求6所述的一種貨運索道運輸安全監(jiān)測裝置，其特征在于：所述門架上分別設有兩個所述攝像頭，同一所述門架上的兩個所述攝像頭的拍攝方向不同。

8.如權利要求6所述的一種貨運索道運輸安全監(jiān)測裝置，其特征在于：還包括數據監(jiān)測模塊，所述數據監(jiān)測模塊包括拉力傳感器、定位傳感器及測距傳感器，所述拉力傳感器安裝于貨運索道的始端地錨的鋼絲繩上及終端地錨的鋼絲繩上，所述定位傳感器及所述測距傳感器分別安裝于貨運索道的跑車上。

9.如權利要求8所述的一種貨運索道運輸安全監(jiān)測裝置，其特征在于：還包括無線通訊模塊，所述無線通訊模塊包括第一無線通訊器、第二無線通訊器及第三無線通訊器，所述第一無線通訊器與所述攝像頭電性連接并與所述數據處理模塊通訊連接，所述第二無線通訊器與所述拉力傳感器電性連接并與所述數據處理模塊通訊連接，所述第三無線通訊器分別與所述定位傳感器及所述測距傳感器電性連接并與所述數據處理模塊通訊連接。

10.如權利要求6所述的一種貨運索道運輸安全監(jiān)測裝置，其特征在于：還包括供電模塊，所述供電模塊包括電性連接的光伏板及蓄電池，所述光伏板及所述蓄電池分別安裝于所述門架上，所述蓄電池與所述攝像頭電性連接。

技術總結
本發(fā)明提供了一種貨運索道運輸安全監(jiān)測方法，包括以下步驟，S1、獲取視頻，獲得若干張具有異物入侵的圖像，并對圖像進行預處理；S2、采用LabImg工具進行標注獲得圖像集，并將標注后的圖像集轉換獲得數據集；S3、配置YOLOv3模型；S4、利用步驟S2中獲得的數據集并采用遷移學習的方法訓練YOLOv3模型，導出最優(yōu)權值文件；S5、將步驟S4得到的最優(yōu)權值文件部署至監(jiān)控系統(tǒng)并與監(jiān)控系統(tǒng)中的攝像頭聯(lián)合調試，設置異物入侵告警閾值，當觸發(fā)閾值時監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)出警報。本發(fā)明還提供了一種貨運索道運輸安全監(jiān)測裝置。本發(fā)明解決了現(xiàn)有的對貨運索道周邊進行監(jiān)測的監(jiān)控系統(tǒng)的準確率低的技術問題，產生了實現(xiàn)異物的精準識別、提高監(jiān)控系統(tǒng)報警的準確率的技術效果。

技術研發(fā)人員：劉艷,謝邦天,付榮鵬,李巍,屈勇,朱文達,張斌,張圣田
受保護的技術使用者：微特技術有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/9