煤礦皮帶流量檢測識別系統的核心演算法是YOLOX結合了OpenCV庫進行影像處理，煤礦皮帶流量檢測識別系統識別出皮帶上是否有煤，以及煤炭的分佈情況。透過現場監控攝像頭捕捉到的影片流，系統能夠實時分析並識別出“開機有煤”、“開機無煤”和“停機有煤”三種狀態。這種狀態的識別對於煤礦的自動化管理至關重要，因為它可以及時地反饋皮帶的執行狀態，從而避免因皮帶空轉或超載而造成的裝置損壞和安全事故。為了確保系統的響應速度，事件觸發的延遲被控制在3秒以內。
在煤礦生產中，皮帶輸送機是運輸煤炭的主要裝置之一。為了提高生產效率和安全性，對皮帶輸送機上的煤炭流量進行實時監測變得尤為重要。本文介紹的煤礦皮帶流量檢測識別系統便是基於深度學習演算法，透過現場監控攝像頭實現皮帶執行工作狀態下煤炭流量的自動識別與監測。一旦系統檢測到狀態變化，它將自動生成一個帶有標記框的證據影片檔案，時長為10秒。這個影片檔案不僅作為事件的直接證據，而且也方便了後續的分析和稽核工作。為了保證影片檔案的儲存和傳輸效率，系統將影片大小限制在10M以內，這透過調整影片的編碼格式和壓縮率來實現。
煤礦皮帶流量檢測識別系統除了狀態識別，系統還能自動檢測傳送皮帶的含煤量等級，包括滿溢、多煤、少煤和無煤狀態。這種分級檢測對於煤礦的精細化管理非常有幫助，因為它可以根據煤炭的流量調整生產計劃，最佳化資源分配。當檢測到含煤量狀態發生變化時，系統會生成事件通知，提醒管理人員及時採取措施。整個系統的設計理念是實現煤礦生產的自動化和智慧化。透過深度學習演算法和影像處理技術，系統能夠減少人工監控的需要，提高監測的準確性和實時性。同時，透過及時的事件通知和證據影片的生成，系統為煤礦的安全管理提供了有力的技術支援。