權(quán)利要求書(shū)： 1.一種輸送帶防撕裂系統(tǒng)，其特征在于，所述輸送帶防撕裂系統(tǒng)包括溜槽裝置、輸送帶裝置、金屬探測(cè)裝置、壓力感應(yīng)裝置；所述金屬探測(cè)裝置設(shè)置于所述溜槽裝置上，所述壓力感應(yīng)裝置設(shè)置于所述輸送帶裝置上；所述金屬探測(cè)裝置用于檢測(cè)落料中是否存在金屬物質(zhì)，所述壓力感應(yīng)裝置用于檢測(cè)落料與輸送帶碰撞的壓力；所述壓力感應(yīng)裝置包括壓電傳感器，所述壓電傳感器設(shè)置在溜槽裝置的落料口正下方，位于輸送帶下方；所述輸送帶防撕裂系統(tǒng)還包括落料口開(kāi)關(guān)；落料口開(kāi)關(guān)與控制裝置連接，金屬檢測(cè)裝置與控制裝置連接，當(dāng)金屬檢測(cè)裝置檢測(cè)到大塊金屬或者細(xì)長(zhǎng)金屬時(shí)，控制裝置控制落料口開(kāi)關(guān)關(guān)閉，防止直接落下?lián)p傷輸送帶；

所述金屬檢測(cè)裝置至少具有兩組，包括第一金屬檢測(cè)裝置和第二金屬檢測(cè)裝置，第一金屬檢測(cè)裝置和第二金屬檢測(cè)裝置上下間隔設(shè)置。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輸送帶防撕裂系統(tǒng)，其特征在于，所述壓電傳感器位于輸送帶下方18?22cm處。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輸送帶防撕裂系統(tǒng)，其特征在于，所述落料口開(kāi)關(guān)為電動(dòng)或液壓驅(qū)動(dòng)裝置。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輸送帶防撕裂系統(tǒng)，其特征在于，所述輸送帶防撕裂系統(tǒng)還包括激光雷達(dá)，所述激光雷達(dá)用于檢測(cè)是否有大塊物體擋住落料口。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輸送帶防撕裂系統(tǒng)，其特征在于，所述輸送帶防撕裂系統(tǒng)還包括視覺(jué)裝置，所述視覺(jué)裝置包括第一視覺(jué)攝像機(jī)，用于獲取輸送帶的圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的輸送帶防撕裂系統(tǒng)，其特征在于，所述視覺(jué)裝置還包括第二視覺(jué)攝像機(jī)，用于獲取落料圖像。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輸送帶防撕裂系統(tǒng)，其特征在于，所述輸送帶防撕裂系統(tǒng)還包括鐵石感應(yīng)裝置。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的輸送帶防撕裂系統(tǒng)，其特征在于，所述鐵石感應(yīng)裝置包括永磁鐵。

9.一種輸送帶防撕裂預(yù)警方法，其特征在于：采用權(quán)利要求1?8任一項(xiàng)所述的輸送帶防撕裂系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)警。

說(shuō)明書(shū)： 一種輸送帶防撕裂系統(tǒng)及預(yù)警方法技術(shù)領(lǐng)域[0001] 本發(fā)明屬于智能控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種輸送帶防撕裂系統(tǒng)及預(yù)警方法。背景技術(shù)[0002] 大型帶式輸送機(jī)，多用于煤礦，鋼廠、碼頭，帶式輸送機(jī)是工業(yè)生產(chǎn)傳送運(yùn)輸?shù)闹匾O(shè)備，在輸送物料的過(guò)程中，因?yàn)檩斔途嚯x遠(yuǎn)，物料雜質(zhì)、落料耐磨襯板脫落等因素都能造成輸送帶撕裂，由于運(yùn)行距離長(zhǎng)，監(jiān)護(hù)人員不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，輸送帶的損失較大，導(dǎo)致重大的事故。因此，帶式輸送機(jī)安全防護(hù)研究要解決的首要問(wèn)題便是異物檢測(cè)和輸送帶裂痕的檢測(cè)，如能早期檢測(cè)出導(dǎo)致輸送帶撕裂的異物，并作出響應(yīng)，就能在很大程度上減小輸送帶撕裂對(duì)礦業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的影響。發(fā)明內(nèi)容[0003] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的以上缺陷或改進(jìn)需求，本發(fā)明提供一種輸送帶防撕裂系統(tǒng)，在一個(gè)實(shí)施例中，所述輸送帶防撕裂系統(tǒng)包括溜槽裝置、輸送帶裝置、金屬探測(cè)裝置、壓力感應(yīng)裝置；所述金屬探測(cè)裝置設(shè)置于所述溜槽裝置上，所述壓力感應(yīng)裝置設(shè)置于所述輸送帶裝置上；所述金屬探測(cè)裝置用于檢測(cè)落料中是否存在金屬物質(zhì)，所述壓力感應(yīng)裝置用于檢測(cè)落料與輸送帶碰撞的壓力。[0004] 在一個(gè)實(shí)施例中，所述金屬檢測(cè)裝置至少具有兩組，包括第一金屬檢測(cè)裝置和第二金屬檢測(cè)裝置，第一金屬檢測(cè)裝置和第二金屬檢測(cè)裝置上下間隔設(shè)置。[0005] 在一個(gè)實(shí)施例中，所述壓力感應(yīng)裝置包括壓電傳感器，所述壓電傳感器設(shè)置在溜槽裝置的落料口正下方，位于輸送帶下方18?22cm處。[0006] 在一個(gè)實(shí)施例中，所述輸送帶防撕裂系統(tǒng)還包括落料口開(kāi)關(guān)，所述落料口開(kāi)關(guān)為電動(dòng)或液壓驅(qū)動(dòng)裝置。[0007] 在一個(gè)實(shí)施例中，所述輸送帶防撕裂系統(tǒng)還包括激光雷達(dá)，所述激光雷達(dá)用于檢測(cè)是否有大塊物體擋住落料口。[0008] 在一個(gè)實(shí)施例中，所述輸送帶防撕裂系統(tǒng)還包括視覺(jué)裝置，所述視覺(jué)裝置包括第一視覺(jué)攝像機(jī)，用于獲取輸送帶的圖像。[0009] 在一個(gè)實(shí)施例中，所述視覺(jué)裝置還包括第二視覺(jué)攝像機(jī)，用于獲取落料圖像。[0010] 在一個(gè)實(shí)施例中，所述輸送帶防撕裂系統(tǒng)還包括鐵石感應(yīng)裝置。[0011] 在一個(gè)實(shí)施例中，所述鐵石感應(yīng)裝置包括永磁鐵。[0012] 本發(fā)明還提供一種輸送帶防撕裂預(yù)警方法，采用上述任一項(xiàng)所述的輸送帶防撕裂系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)警。[0013] 本發(fā)明提供一種輸送帶防撕裂系統(tǒng)及輸送帶防撕裂預(yù)警方法，本申請(qǐng)一方面，輸送帶防撕裂系統(tǒng)包括溜槽裝置、輸送帶裝置、金屬探測(cè)裝置、壓力感應(yīng)裝置；所述金屬探測(cè)裝置設(shè)置于所述溜槽裝置上，所述壓力感應(yīng)裝置設(shè)置于所述輸送帶裝置上；所述金屬探測(cè)裝置用于檢測(cè)落料中是否存在金屬物質(zhì)，所述壓力感應(yīng)裝置用于檢測(cè)落料與輸送帶碰撞的壓力。通過(guò)金屬探測(cè)裝置和壓力感應(yīng)裝置精準(zhǔn)感應(yīng)大塊物體和金屬，防止劃傷輸送帶，有效預(yù)防撕裂。[0014] 本發(fā)明另一方面，輸送帶防撕裂系統(tǒng)包括視覺(jué)裝置，通過(guò)兩路視頻圖像分別檢測(cè)輸送帶輸送過(guò)程中的劃痕和破裂、散落異物，并引入機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)算法對(duì)上述劃痕和破裂檢測(cè)結(jié)果、散落異物檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行傳送機(jī)輸送帶防撕裂的實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)警，及時(shí)輸出輸送帶的缺陷檢測(cè)結(jié)果并使輸送機(jī)及時(shí)停機(jī)，從而防止輸送帶更嚴(yán)重的撕裂，大大降低了經(jīng)濟(jì)損失。同時(shí)，分別對(duì)語(yǔ)義分割算法模型和yolov4?tiny網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了改進(jìn)，有效提高了模型訓(xùn)練和圖像檢測(cè)的準(zhǔn)確性，從而提高了輸送帶防撕裂的檢測(cè)和預(yù)警的準(zhǔn)確性。附圖說(shuō)明[0015] 為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例和現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。[0016] 圖1是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的輸送帶防撕裂系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。[0017] 圖2是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的輸送帶防撕裂系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。[0018] 圖3是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的輸送帶防撕裂系統(tǒng)的部分結(jié)構(gòu)示意圖。[0019] 圖4是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的輸送帶防撕裂系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。[0020] 圖5是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的輸送帶防撕裂預(yù)警方法的步驟示意圖。[0021] 圖6是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的FCN語(yǔ)義分割的上下文先驗(yàn)層結(jié)構(gòu)示意圖。[0022] 圖7是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的yolov4?tiny算法流程示意圖。具體實(shí)施方式[0023] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。[0024] 參考圖1，本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例中，提供一種輸送帶防撕裂系統(tǒng)，該輸送帶防撕裂系統(tǒng)包括：[0025] 視覺(jué)裝置100，在溜槽裝置1000的溜槽落料口下方，視覺(jué)裝置安裝在輸送帶2000下方的橫桿上，視覺(jué)裝置與控制裝置連接?？梢岳斫獾氖牵曈X(jué)裝置包括視覺(jué)攝像機(jī)，在溜槽落料口輸送帶下方的橫桿上安裝視覺(jué)攝像機(jī)，鏡頭對(duì)準(zhǔn)輸送帶方向。[0026] 壓力感應(yīng)裝置200，壓力感應(yīng)裝置安裝在溜槽落料口正下方，安裝在輸送帶下方18?22cm處，壓力感應(yīng)裝置與控制裝置連接，所述壓力感應(yīng)裝置用于檢測(cè)落料與輸送帶碰撞的壓力。優(yōu)選的，安裝在20cm處。在一個(gè)實(shí)施例中，壓力感應(yīng)裝置為壓電傳感器，壓電傳感器的安裝距離可根據(jù)輸送帶的材料和結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)置。

[0027] 金屬探測(cè)器300，安裝在溜槽落料口處。金屬檢測(cè)裝置與控制裝置連接，所述金屬探測(cè)裝置用于檢測(cè)落料中是否存在金屬物質(zhì)。[0028] 參考圖2，在一個(gè)實(shí)施例中，金屬檢測(cè)裝置300具有兩組，分別為第一金屬檢測(cè)裝置301和第二金屬檢測(cè)裝置303，分別設(shè)置在溜槽裝置的上方和下方。第一金屬檢測(cè)裝置和第二金屬檢測(cè)裝置上下間隔設(shè)置。具體的，第一金屬檢測(cè)裝置設(shè)置在靠近溜槽裝置的錐形口處，第二金屬檢測(cè)裝置設(shè)置在溜槽裝置的最下端，即靠近落料口。通過(guò)上下設(shè)置的第一金屬檢測(cè)裝置和第二金屬檢測(cè)裝置，可以檢測(cè)金屬的長(zhǎng)度和體積大小，為溜槽開(kāi)合裝置的運(yùn)動(dòng)提供判斷基礎(chǔ)。對(duì)于金屬檢測(cè)裝置的具體選型，本申請(qǐng)不做限定，在可選實(shí)施例中，金屬檢測(cè)裝置可以為射頻金屬檢測(cè)裝置、電磁感應(yīng)金屬檢測(cè)裝置。

[0029] 落料口開(kāi)關(guān)400，安裝在溜槽落料口處，即溜槽裝置最下端。通過(guò)落料口開(kāi)關(guān)，可以打開(kāi)或關(guān)閉落料口。落料口開(kāi)關(guān)與控制裝置連接，當(dāng)金屬檢測(cè)裝置檢測(cè)到大塊金屬或者細(xì)長(zhǎng)金屬時(shí)，控制裝置控制落料口開(kāi)關(guān)關(guān)閉，防止直接落下?lián)p傷輸送帶。對(duì)于落料口開(kāi)關(guān)的具體結(jié)構(gòu)和驅(qū)動(dòng)方式，本申請(qǐng)不做限定?？梢詾樗膫€(gè)扇形伸縮結(jié)構(gòu)，通過(guò)液壓驅(qū)動(dòng)或者電機(jī)驅(qū)動(dòng)伸縮，從而打開(kāi)或者關(guān)閉落料口。[0030] 激光雷達(dá)500，安裝在溜槽落料口處，激光雷達(dá)與控制裝置連接，利用激光雷達(dá)探測(cè)是否有大塊物體擋住落料口。對(duì)于激光雷達(dá)的具體結(jié)構(gòu)和選型，本申請(qǐng)不做限定。[0031] 參考圖3，所述輸送帶防撕裂系統(tǒng)的視覺(jué)裝置100包括第一視覺(jué)攝像機(jī)3001，用于獲取輸送帶的圖像，即第一視頻圖像。第一視覺(jué)攝像機(jī)的鏡頭對(duì)準(zhǔn)輸送帶方向。視覺(jué)裝置還包括第二視覺(jué)攝像機(jī)3002，用于獲取落料圖像，即第二視頻圖像。所述輸送帶防撕裂系統(tǒng)還包括控制裝置3003、天線模塊3004?？刂蒲b置包括計(jì)算處理模塊和指令發(fā)送接收模塊，天線模塊可以包括wifi模塊和/或5G模塊。[0032] 本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，參考圖4，輸送帶防撕裂系統(tǒng)包括視覺(jué)裝置100、壓力感應(yīng)裝置200、金屬探測(cè)器300、落料口開(kāi)關(guān)400、激光雷達(dá)500和控制裝置3003。視覺(jué)裝置100、壓力感應(yīng)裝置200、金屬探測(cè)器300、落料口開(kāi)關(guān)400、激光雷達(dá)500都與控制裝置3003連接。基于視覺(jué)裝置的圖像分析結(jié)果、金屬探測(cè)器探測(cè)結(jié)果、壓電傳感器檢測(cè)結(jié)果、激光雷達(dá)檢測(cè)結(jié)果，采用所述機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)方法訓(xùn)練的模型實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)警輸送帶撕裂。[0033] 可見(jiàn)，本發(fā)明提供的帶式輸送機(jī)輸送帶防撕裂裝置，通過(guò)兩路視頻圖像分別檢測(cè)輸送帶輸送過(guò)程中的劃痕和破裂、散落異物，并引入機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)算法對(duì)上述劃痕和破裂檢測(cè)結(jié)果、散落異物檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行傳送機(jī)輸送帶防撕裂的實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)警，及時(shí)輸出輸送帶的缺陷檢測(cè)結(jié)果并使輸送機(jī)及時(shí)停機(jī)，從而防止輸送帶更嚴(yán)重的撕裂，大大降低了經(jīng)濟(jì)損失。同時(shí)，分別對(duì)語(yǔ)義分割算法模型和yolov4?tiny網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了改進(jìn)，有效提高了模型訓(xùn)練和圖像檢測(cè)的準(zhǔn)確性，從而提高了輸送帶防撕裂的檢測(cè)和預(yù)警的準(zhǔn)確性。[0034] 在一個(gè)實(shí)施例中，輸送帶防撕裂系統(tǒng)還包括鐵石感應(yīng)裝置。鐵石感應(yīng)裝置包括永磁鐵601和壓電感應(yīng)薄膜602，永磁鐵601和壓電感應(yīng)薄膜602貼合，永磁鐵可上下移動(dòng)。鐵石感應(yīng)裝置用于檢測(cè)鐵物質(zhì)，當(dāng)有鐵物質(zhì)落下時(shí)，永磁鐵對(duì)其產(chǎn)生吸引力，永磁鐵產(chǎn)生位移，壓電感應(yīng)薄膜受到永磁鐵位移產(chǎn)生的壓力，從而檢測(cè)鐵物質(zhì)。[0035] 作為一種實(shí)施例，本發(fā)明提供一種輸送帶防撕裂預(yù)警方法，參考圖4，所述方法包括如下步驟：[0036] S1，采集所述輸送機(jī)輸送帶的第一視頻圖像，基于所述第一視頻圖像建立輸送帶劃痕和破裂樣本圖像，利用語(yǔ)義分割算法訓(xùn)練輸送帶劃痕和破裂模型；需要說(shuō)明的是，優(yōu)選的，使用第一視覺(jué)攝像機(jī)采集所述第一視頻圖像。示例性的，在溜槽落料口輸送帶下方的橫桿上安裝第一視覺(jué)攝像機(jī)，鏡頭對(duì)準(zhǔn)輸送帶方向。[0037] S2，采集所述輸送機(jī)輸送帶下方散落異物的第二視頻圖像，基于所述第二視頻圖像建立散落異物樣本圖像，利用yolov4?tiny網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練散落異物檢測(cè)模型；需要說(shuō)明的是，優(yōu)選的，使用第二視覺(jué)攝像機(jī)采集所述第二視頻圖像。示例性的，所述第二視覺(jué)攝像機(jī)安裝在輸送機(jī)輸送帶下方可以采集散落異物的位置處。[0038] S3，利用所述輸送帶劃痕和破裂模型實(shí)時(shí)分析所述第一視頻圖像得到第一分析結(jié)果，利用所述散落異物檢測(cè)模型實(shí)時(shí)分析所述第二視頻圖像得到第二分析結(jié)果；需要說(shuō)明的是，優(yōu)選的，利用改進(jìn)的FCN實(shí)義分割算法對(duì)所述第一視覺(jué)攝像機(jī)的攝像頭獲取的上方傳送輸送帶圖像即第一視頻圖像進(jìn)行分析，獲取上方語(yǔ)義分割圖像，得到第一分析結(jié)果。優(yōu)選的，利用yolov4?tiny輕量化目標(biāo)檢測(cè)算法訓(xùn)練落料檢測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)第二視覺(jué)攝像機(jī)的攝像頭獲取的下方圖像進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)是否有從上方輸送帶落下的物料，得到第二分析結(jié)果。[0039] S4，基于機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)方法訓(xùn)練的模型根據(jù)所述第一分析結(jié)果和所述第二分析結(jié)果實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)警傳送機(jī)的輸送帶撕裂。需要說(shuō)明的是，優(yōu)選的，利用決策樹(shù)判別方法訓(xùn)練模型，對(duì)上述獲取的數(shù)據(jù)即所述第一分析結(jié)果和所述第二分析結(jié)果進(jìn)行分析，判斷和預(yù)測(cè)出料口異物導(dǎo)致輸送帶撕裂。同時(shí)，由于引入了機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)方法對(duì)最終的模型進(jìn)行訓(xùn)練和結(jié)果分析，從而大大提高了根據(jù)劃痕和破裂檢測(cè)結(jié)果、散落異物檢測(cè)結(jié)果對(duì)傳送機(jī)輸送帶防撕裂的實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)警的效率和準(zhǔn)確性。[0040] 可見(jiàn)，本發(fā)明提供的輸送帶防撕裂預(yù)警方法，通過(guò)兩路視頻圖像分別檢測(cè)輸送帶輸送過(guò)程中的劃痕和破裂、散落異物，并引入機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)算法對(duì)上述劃痕和破裂檢測(cè)結(jié)果、散落異物檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行傳送機(jī)輸送帶防撕裂的實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)警，及時(shí)輸出輸送帶的缺陷檢測(cè)結(jié)果并使輸送機(jī)及時(shí)停機(jī)，從而防止輸送帶更嚴(yán)重的撕裂，大大降低了經(jīng)濟(jì)損失。[0041] 作為一種優(yōu)選的實(shí)施方式，還包括：[0042] 所述語(yǔ)義分割算法為FCN語(yǔ)義分割算法。需要說(shuō)明的是，F(xiàn)CN將傳統(tǒng)卷積網(wǎng)絡(luò)后面的全連接層換成了卷積層，這樣網(wǎng)絡(luò)輸出不再是類(lèi)別而是heatmap；同時(shí)為了解決因?yàn)榫矸e和池化對(duì)圖像尺寸的影響，提出使用上采樣的方式恢復(fù)。FCN對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)的分類(lèi)，從而解決了語(yǔ)義級(jí)別的圖像分割(semanticsegmentation)問(wèn)題。與經(jīng)典的CNN在卷積層之后使用全連接層得到固定長(zhǎng)度的特征向量進(jìn)行分類(lèi)不同，F(xiàn)CN可以接受任意尺寸的輸入圖像，采用反卷積層對(duì)最后一個(gè)卷積層的featuremap進(jìn)行上采樣,使它恢復(fù)到輸入圖像相同的尺寸，從而可以對(duì)每個(gè)像素都產(chǎn)生了一個(gè)預(yù)測(cè),同時(shí)保留了原始輸入圖像中的空間信息,最后在上采樣的特征圖上進(jìn)行逐像素分類(lèi)。[0043] 作為一種優(yōu)選的實(shí)施方式，結(jié)合圖2所示，所述利用語(yǔ)義分割算法訓(xùn)練輸送帶劃痕和破裂模型，還包括：[0044] 所述FCN語(yǔ)義分割包括上下文先驗(yàn)層，所述上下文先驗(yàn)層包括聚合模塊和由親和損失監(jiān)督的上下文先驗(yàn)特征圖先驗(yàn)映射；所述上下文先驗(yàn)層在主干網(wǎng)絡(luò)的最后插入以進(jìn)行語(yǔ)義分割。[0045] 由于卷積層結(jié)構(gòu)的限制，F(xiàn)CN語(yǔ)義分割提供的上下文信息不足，引入上下文先驗(yàn)層，上下文先驗(yàn)層包含一個(gè)聚合模塊和一個(gè)由親和損失監(jiān)督的上下文先驗(yàn)特征圖先驗(yàn)映射。[0046] 參考圖5，上下文先驗(yàn)層它可以在任何主干網(wǎng)絡(luò)的最后插入以進(jìn)行語(yǔ)義分割的任務(wù)。上下文先驗(yàn)層使用主干網(wǎng)絡(luò)如resnet50輸出的特征圖(圖中最左邊的立體)作為輸入。經(jīng)過(guò)聚合模塊聚合局部上下文信息之后，送入一個(gè)卷積層與sigmoid層進(jìn)行處理，最后進(jìn)行reshape得到了上下文先驗(yàn)特征圖。IdealAffinityMap進(jìn)行監(jiān)督，學(xué)習(xí)得到了類(lèi)內(nèi)的上下文信息。將他與經(jīng)過(guò)聚合后的特征圖相乘后得到富含類(lèi)內(nèi)上下文信息的特征圖。與此同時(shí)，用1?P得到可以得到類(lèi)間上下文，同樣的操作可以得到富含類(lèi)間上下文信息的特征圖。將類(lèi)間、類(lèi)內(nèi)、原圖進(jìn)行連接后上采樣，便得到了預(yù)測(cè)圖。

[0047] 作為一種優(yōu)選的實(shí)施方式，參考圖6，所述利用yolov4?tiny網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練散落異物檢測(cè)模型，還包括：[0048] 所述yolov4?tiny網(wǎng)絡(luò)具有空間旋轉(zhuǎn)對(duì)齊網(wǎng)絡(luò)，所述yolov4?tiny網(wǎng)絡(luò)為能適應(yīng)各個(gè)方向目標(biāo)檢測(cè)的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)。[0049] 本發(fā)明對(duì)yolov4?tiny目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)增加空間旋轉(zhuǎn)對(duì)齊網(wǎng)絡(luò)，得到能適應(yīng)各個(gè)方向目標(biāo)檢測(cè)的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，具體為：[0050] 設(shè)計(jì)旋轉(zhuǎn)對(duì)齊網(wǎng)絡(luò)，用X表示yolov4?tiny輸出的定向檢測(cè)邊框，邊界框X由下式定義：[0051][0052] 其中(cx,cy)和(δx,δy)是中心點(diǎn)和偏移量預(yù)測(cè)；(w,h)是尺寸預(yù)測(cè)；Mr是旋轉(zhuǎn)矩陣；Plt,Prt,Plb和Prb是定向邊界框的四個(gè)角點(diǎn)。

[0053] 使用CenterNet作為基準(zhǔn)，按照CenterNet的回歸任務(wù)，使用L1損失進(jìn)行旋轉(zhuǎn)角度的回歸：[0054][0055] 其中θ和 分別是目標(biāo)旋轉(zhuǎn)角和預(yù)測(cè)旋轉(zhuǎn)角；N是正確樣本數(shù)。[0056] S203：模型的總體訓(xùn)練目標(biāo)函數(shù)是：[0057] Ldet＝Lk+λsizeLsize+λoffLoff+λangLang，(3)[0058] 其中Lk,Lsize和Loff是中心點(diǎn)識(shí)別，尺度回歸和偏移回歸的損失，與CenterNet相同；λsize，λoff和λang是常量，優(yōu)選的，實(shí)驗(yàn)中都設(shè)為0.1。

[0059] 此外，圖像的清晰度是衡量圖像質(zhì)量?jī)?yōu)劣的重要指標(biāo)，本發(fā)明對(duì)無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)采用Tenengrad梯度函數(shù)。[0060] 通過(guò)Sobel算子分別提取水平和垂直方向的梯度值，基與Tenengrad梯度函數(shù)的圖像清晰度定義如下：[0061] D(f)＝∑y∑x|G(x，y)|(G(x，y)＞T)(4)[0062] G(x,y)的形式如下：[0063][0064] 其中：T是給定的邊緣檢測(cè)閾值，Gx和Gy分別是像素點(diǎn)(x,y)處Sobel水平和垂直方向邊緣檢測(cè)算子的卷積，優(yōu)選的，使用以下的Sobel算子模板來(lái)檢測(cè)邊緣：[0065][0066] 作為一種優(yōu)選的實(shí)施方式，還包括：[0067] 將所述yolov4?tiny網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)算法移植到英偉達(dá)NX計(jì)算模塊，實(shí)現(xiàn)所述第二視頻圖像中異物的檢測(cè)。需要說(shuō)明的是，將改進(jìn)的yolov4?tiny目標(biāo)檢測(cè)算法移植到英偉達(dá)NX計(jì)算模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)攝像機(jī)獲取視頻圖像中異物的檢測(cè)和輸送帶撕裂痕跡的檢測(cè)。[0068] 作為一種優(yōu)選的實(shí)施方式，還包括：[0069] 利用金屬探測(cè)器探測(cè)溜槽落料口是否有大于磁通值的金屬落到輸送帶，得到金屬探測(cè)器探測(cè)結(jié)果。[0070] 利用壓電傳感器檢測(cè)出料口是否有重物落入輸送帶，得到壓電傳感器檢測(cè)結(jié)果。[0071] 利用激光雷達(dá)探測(cè)是否有大面積物體擋住出料口，得到激光雷達(dá)檢測(cè)結(jié)果。[0072] 作為一種優(yōu)選的實(shí)施方式，所述步驟S4還包括：[0073] 基于所述第一分析結(jié)果、所述第二分析結(jié)果、所述金屬探測(cè)器探測(cè)結(jié)果、所述壓電傳感器檢測(cè)結(jié)果、所述激光雷達(dá)檢測(cè)結(jié)果，采用所述機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)方法訓(xùn)練的模型實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)警輸送帶撕裂。需要說(shuō)明的是，利用決策樹(shù)判別方法訓(xùn)練模型，對(duì)上述獲取的所述第一分析結(jié)果、所述第二分析結(jié)果、所述金屬探測(cè)器探測(cè)結(jié)果、所述壓電傳感器檢測(cè)結(jié)果、所述激光雷達(dá)檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，判斷和預(yù)測(cè)出料口異物導(dǎo)致輸送帶撕裂。[0074] 作為一種優(yōu)選的實(shí)施方式，還包括：[0075] 將所述傳送機(jī)輸送帶撕裂的檢測(cè)和預(yù)警信息通過(guò)天線模塊傳到顯示終端。需要說(shuō)明的是，可以采用無(wú)線傳輸?shù)姆椒▽⒏鞣N傳感器采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器及其顯示終端，在此不做贅述。[0076] 可見(jiàn)，本發(fā)明提供的輸送帶防撕裂預(yù)警方法，通過(guò)兩路視頻圖像分別檢測(cè)輸送帶輸送過(guò)程中的劃痕和破裂、散落異物，并引入機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)算法對(duì)上述劃痕和破裂檢測(cè)結(jié)果、散落異物檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行傳送機(jī)輸送帶防撕裂的實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)警，及時(shí)輸出輸送帶的缺陷檢測(cè)結(jié)果并使輸送機(jī)及時(shí)停機(jī)，從而防止輸送帶更嚴(yán)重的撕裂，大大降低了經(jīng)濟(jì)損失。同時(shí)，分別對(duì)語(yǔ)義分割算法模型和yolov4?tiny網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了改進(jìn)，有效提高了模型訓(xùn)練和圖像檢測(cè)的準(zhǔn)確性，從而提高了輸送帶防撕裂的檢測(cè)和預(yù)警的準(zhǔn)確性。

[0077] 本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，本發(fā)明包括涉及用于執(zhí)行本申請(qǐng)中所述操作中的一項(xiàng)或多項(xiàng)的設(shè)備。這些設(shè)備可以為所需的目的而專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)和制造，或者也可以包括通用計(jì)算機(jī)中的已知設(shè)備。這些設(shè)備具有存儲(chǔ)在其內(nèi)的計(jì)算機(jī)程序，這些計(jì)算機(jī)程序選擇性地激活或重構(gòu)。這樣的計(jì)算機(jī)程序可以被存儲(chǔ)在設(shè)備(例如，計(jì)算機(jī))可讀介質(zhì)中或者存儲(chǔ)在適于存儲(chǔ)電子指令并分別耦聯(lián)到總線的任何類(lèi)型的介質(zhì)中，所述計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)包括但不限于任何類(lèi)型的盤(pán)(包括軟盤(pán)、硬盤(pán)、光盤(pán)、CD?ROM、和磁光盤(pán))、ROM(Read?OnlyMemory，只讀存儲(chǔ)器)、RAM(RandomAccessMemory，隨即存儲(chǔ)器)、EPROM(ErasableProgrammableRead?OnlyMemory，可擦寫(xiě)可編程只讀存儲(chǔ)器)、EEPROM(ElectricallyErasableProgrammableRead?OnlyMemory，電可擦可編程只讀存儲(chǔ)器)、閃存、磁性卡片或光線卡片。也就是，可讀介質(zhì)包括由設(shè)備(例如，計(jì)算機(jī))以能夠讀的形式存儲(chǔ)或傳輸信息的任何介質(zhì)。[0078] 本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，可以用計(jì)算機(jī)程序指令來(lái)實(shí)現(xiàn)這些結(jié)構(gòu)圖和/或框圖和/或流圖中的每個(gè)框以及這些結(jié)構(gòu)圖和/或框圖和/或流圖中的框的組合。本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，可以將這些計(jì)算機(jī)程序指令提供給通用計(jì)算機(jī)、專(zhuān)業(yè)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理方法的處理器來(lái)實(shí)現(xiàn)，從而通過(guò)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理方法的處理器來(lái)執(zhí)行本發(fā)明公開(kāi)的結(jié)構(gòu)圖和/或框圖和/或流圖的框或多個(gè)框中指定的方案。[0079] 本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，本發(fā)明中已經(jīng)討論過(guò)的各種操作、方法、流程中的步驟、措施、方案可以被交替、更改、組合或刪除。進(jìn)一步地，具有本發(fā)明中已經(jīng)討論過(guò)的各種操作、方法、流程中的其他步驟、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、組合或刪除。進(jìn)一步地，現(xiàn)有技術(shù)中的具有與本發(fā)明中公開(kāi)的各種操作、方法、流程中的步驟、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、組合或刪除。

[0080] 以上所述僅為本發(fā)明的實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的專(zhuān)利范圍，凡是利用本發(fā)明說(shuō)明書(shū)及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專(zhuān)利保護(hù)范圍內(nèi)。