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综采工作面视频监控系统优化设计

杜春晖

杜春晖.综采工作面视频监控系统优化设计[J].工矿自动化,2020,46(8):94-100..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020020021
引用本文: 杜春晖.综采工作面视频监控系统优化设计[J].工矿自动化,2020,46(8):94-100..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020020021
DU Chunhui. Optimization design of video monitoring system on fully-mechanized mining face[J]. Industry and Mine Automation, 2020, 46(8): 94-100. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020020021
Citation: DU Chunhui. Optimization design of video monitoring system on fully-mechanized mining face[J]. Industry and Mine Automation, 2020, 46(8): 94-100. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020020021

综采工作面视频监控系统优化设计

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020020021
基金项目: 

天地科技股份有限公司科技创新资助项目(2018-TD-MS040)

中国煤炭科工集团太原研究院有限公司技术创新资助项目(M2018-24,M2020-QN01)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Optimization design of video monitoring system on fully-mechanized mining face

  • 摘要: 针对现有综采工作面视频监控系统占用网络带宽大、视频存储不完整、采煤机截割画面不突出、视频拼接画面参差不齐等问题,从系统硬件和软件、视频压缩和拼接算法等方面进行优化设计。硬件方面,引入硬盘录像机,以降低网络带宽占用率,解决视频传输卡顿问题;采用本地存储与远程存储相结合的方式,有效解决了视频存储丢失的问题。软件方面,以突出重点、局部放大为原则,采用实时视频与动画模拟结合的方式显示综采工作面视频画面与设备状态参数,解决了采煤机截割画面不突出的问题。算法方面,提出了基于深度学习的视频压缩方法,除压缩视频数据本身外,对帧间数据也进行压缩,有效降低了算法的码率;采用非线性损失真模型(NAM)矫正算法消除图像畸变,采用加速稳健特征(SURF)检测算法进行特征点检测,并通过双线性插值方法进行图像融合,从而实现全景视频拼接。探讨了综采工作面视频监控技术发展方向,包括摄像仪自清洁技术、智能识别技术、工作面全景视频拼接技术、5G与WiFi6融合通信技术、煤岩界面识别技术。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2020-08-20

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