一、矿山安全的“守护神”：液压支架的重要性
二、传统监测方法的“痛点”
三、视觉自动检测技术的“横空出世”
工作面液压支架丢架状态视觉自动检测系统框架
（一）技术原理大揭秘
那么，这项视觉自动检测技术究竟是如何工作的呢？让我们来一探究竟。
首先，研究人员利用YOLOv8语义分割网络对实时获取的工作面监控视频图像进行目标区域提取与划分。YOLOv8作为一种先进的深度学习模型，具有很强的灵活性和鲁棒性，能够适应各种数据集和场景应用需求。它通过对工作面图像内部特征的充分学习，能够准确获取液压支架底座、推杆等关键目标的定位和边缘信息。
在获取了这些关键目标的定位和边缘信息后，研究人员进一步分析不同液压支架底座及推杆的位置关系，从而确定监控视频图像中的支架号。这一步骤就像给每个液压支架都贴上了一个独特的“身份标签”，为后续的状态监测提供了准确的基础信息。
接下来，研究人员提取相邻液压支架最小底座区域的局部图像，并利用融合多尺度特征信息的ResNet50卷积网络对这些局部图像进行特征提取。ResNet50作为一种经典的深度卷积神经网络模型，通过引入残差学习机制，有效解决了训练过程中可能存在的梯度消失问题，保证了模型的稳定训练。同时，研究人员还对ResNet50网络进行了改进，加入了特征融合模块，使得模型能够提取到更多上下文特征信息和细节表征能力。
支架号自动识别算法
在获取了图像的多尺度融合特征信息后，研究人员将这些特征信息映射到类别空间，从而得到不同液压支架状态的概率分布。根据这些概率分布，研究人员可以判断液压支架是正常移架还是处于丢架状态。最后，结合之前获取的支架号信息，研究人员就能够准确确定处于丢架状态的液压支架。
（二）实验数据显神威
那么，这项技术的实际效果如何呢？让我们用一组实验数据来说话。
在实验过程中，研究人员利用人工标注的工作面图像对YOLOv8语义分割网络进行了训练，并基于验证集数据准确地评估了模型性能。实验结果表明，基于监控视频的工作面目标区域平均分割精度达到了0.98，实现了目标区域的结构化提取。这意味着YOLOv8语义分割网络能够非常准确地识别并分割出工作面中的各个目标区域。
在支架号自动识别方面，研究人员的算法也表现出了极高的准确率。通过对1150张工作面监控视频图像进行测试，正确识别出支架号的图像数目达到了1136张，准确率为98.78%。这一数据充分证明了该算法在支架号自动识别方面的可靠性和有效性。
而在丢架状态识别方面，研究人员利用改进后的ResNet50网络模型对2877张液压支架局部图像进行了训练和测试。实验结果表明，改进后的ResNet50网络模型在丢架状态识别方面的平均准确率达到了99.17%，单帧图像处理时间仅为36毫秒。这一数据不仅证明了该模型在丢架状态识别方面的卓越性能，还满足了采煤工作面AI视频监控系统对实时性和可靠性的需求。
工作面液压支架丢架状态视觉自动检测结果
四、技术应用的“广阔前景”
这项液压支架丢架状态视觉自动检测技术的成功研发，不仅为矿山智能化建设提供了有力的技术支撑，还展现出了广阔的应用前景。
首先，该技术可以大大提高工作面自动跟机效率。通过实时、准确地监测液压支架的丢架状态，系统能够迅速发现并处理异常情况，从而避免了人工监测和手动补架移架所带来的效率损失。
其次，该技术有助于提升矿山的安全生产水平。通过全面、智能地感知液压支架的运行状态，系统能够及时发现潜在的安全隐患并采取措施进行预防和控制，从而大大降低了事故发生的概率。
此外，该技术还可以与其他智能化技术相结合，形成更加完善的矿山智能化系统。例如，它可以与自动跟机系统、远程监控系统等相结合，实现工作面的全面智能化控制和远程操作。
结语
液压支架丢架状态视觉自动检测技术的成功研发，是矿山智能化建设进程中的一个重要里程碑。它不仅解决了传统监测方法的“痛点”，还为矿山安全生产和效率提升提供了有力的技术保障。
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