【全网独家】基于华为Atlas下的YOLOv5 + BoT-SORT/ByteTrack 煤矿箕斗状态识别大探索

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鱼弦 发表于 2024/08/14 09:20:08 2024/08/14
【摘要】 基于华为Atlas下的YOLOv5 + BoT-SORT/ByteTrack 煤矿箕斗状态识别大探索 介绍在煤矿行业,箕斗状态识别是确保安全生产和高效运行的重要环节。基于华为Atlas硬件平台,结合先进的YOLOv5目标检测模型和BoT-SORT/ByteTrack跟踪算法,可以实现对煤矿箕斗状态的精准识别和实时监控。 应用使用场景煤矿开采作业监控:实时监控箕斗装载情况,防止超载或空载。设...

基于华为Atlas下的YOLOv5 + BoT-SORT/ByteTrack 煤矿箕斗状态识别大探索

介绍

在煤矿行业,箕斗状态识别是确保安全生产和高效运行的重要环节。基于华为Atlas硬件平台,结合先进的YOLOv5目标检测模型和BoT-SORT/ByteTrack跟踪算法,可以实现对煤矿箕斗状态的精准识别和实时监控。

应用使用场景

  • 煤矿开采作业监控:实时监控箕斗装载情况,防止超载或空载。
  • 设备状态分析:识别箕斗是否处于工作、待命或维护状态。
  • 安全管理:确保操作人员及时了解箕斗状态以避免事故发生。
  • 自动化调度:根据箕斗状态优化运输路径,提高效率。

以下是在应用使用场景中的各项功能的代码示例实现。我们将使用Python和一些常见库来模拟这些功能。

1. 实时监控箕斗装载情况

我们可以使用传感器数据(例如,重量传感器)来实时监控箕斗的装载情况:

import random

class LoadMonitor:
    def __init__(self, max_load):
        self.max_load = max_load

    def get_current_load(self):
        # 模拟获取当前负载
        return random.uniform(0, self.max_load * 1.2)

    def check_load(self):
        current_load = self.get_current_load()
        if current_load > self.max_load:
            print(f"超载!当前负载:{current_load:.2f}kg")
        elif current_load == 0:
            print("空载!请检查装载")
        else:
            print(f"当前负载正常:{current_load:.2f}kg")

# 假设最大负载为1000kg
load_monitor = LoadMonitor(max_load=1000)
load_monitor.check_load()

2. 设备状态分析

识别箕斗是否处于工作、待命或维护状态,可以通过状态机实现:

class SkipStatus:
    WORKING = '工作'
    STANDBY = '待命'
    MAINTENANCE = '维护'

class Skip:
    def __init__(self):
        self.status = SkipStatus.STANDBY

    def set_status(self, status):
        self.status = status
    
    def get_status(self):
        return self.status

# 示例用法
skip = Skip()
skip.set_status(SkipStatus.WORKING)
print(f"箕斗当前状态:{skip.get_status()}")

3. 安全管理

确保操作人员及时了解箕斗状态以避免事故发生:

def notify_operator(message):
    # 模拟通知操作人员
    print(f"通知:{message}")

def check_skip_safety(skip):
    status = skip.get_status()
    if status == SkipStatus.MAINTENANCE:
        notify_operator("警告!箕斗正在维护,禁止操作")
    elif status == SkipStatus.WORKING:
        notify_operator("箕斗正在工作,请注意安全")
    elif status == SkipStatus.STANDBY:
        notify_operator("箕斗待命中")

# 示例用法
check_skip_safety(skip)

4. 自动化调度

根据箕斗状态优化运输路径,提高效率:

class Scheduler:
    def __init__(self):
        self.routes = ["路线A", "路线B", "路线C"]

    def optimize_route(self, skip):
        status = skip.get_status()
        if status == SkipStatus.WORKING:
            optimized_route = self.routes[0]
        elif status == SkipStatus.STANDBY:
            optimized_route = self.routes[1]
        else:
            optimized_route = self.routes[2]
        return optimized_route

# 示例用法
scheduler = Scheduler()
optimized_route = scheduler.optimize_route(skip)
print(f"优化后的运输路线:{optimized_route}")

原理解释

  1. YOLOv5(You Only Look Once): 一种快速高效的目标检测模型,能够在单次前向传播中预测图像中的多个目标位置和类别。
  2. BoT-SORT/ByteTrack: 先进的多目标跟踪算法,它们通过结合检测结果和目标运动信息,实现高精度、多目标的跟踪。

算法原理流程图

输入图像
YOLOv5检测
生成候选框
BoT-SORT/ByteTrack跟踪
输出箕斗状态

算法原理解释

  1. 输入图像:从摄像头或其他视频源获取实时图像。
  2. YOLOv5检测:使用预训练的YOLOv5模型对输入图像进行目标检测,生成包含箕斗的候选框及其分类信息。
  3. 生成候选框:提取检测出的箕斗候选框,准备进行跟踪。
  4. BoT-SORT/ByteTrack跟踪:利用BoT-SORT/ByteTrack算法,对连续帧中的箕斗进行多目标跟踪,确保每个箕斗的状态在时间上的一致性。
  5. 输出箕斗状态:根据检测和跟踪结果,输出箕斗的当前状态,如装载、空载、待命等。

实际应用代码示例实现

环境配置

# 安装必要的库
pip install torch torchvision opencv-python

检测代码示例

import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import LoadImages
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.plots import plot_one_box

# 加载模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location='cpu')
img_size = 640
conf_thres = 0.25
iou_thres = 0.45

# 加载数据集
dataset = LoadImages('path/to/your/video_or_image', img_size=img_size)

# 预测
for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
    img = torch.from_numpy(img).to('cpu')
    img = img.float() / 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)
    
    pred = model(img, augment=False)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)
    
    for det in pred:
        if len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round()
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
                plot_one_box(xyxy, im0s, label=label, color=(255, 0, 0), line_thickness=2)

    cv2.imshow('result', im0s)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

跟踪代码示例

可以参考以下链接:

部署场景

部署环境可以是边缘计算设备,例如华为Atlas 200 DK,通过其高性能的AI计算能力,实现实时图像处理和分析。具体部署步骤包括:

  1. 模型转换:将训练好的YOLOv5模型转换为华为Atlas支持的格式。
  2. 推理引擎加载:将模型加载到Atlas推理引擎中。
  3. 实时数据获取:从摄像头或其他视频源获取实时图像。
  4. 模型推理:在Atlas上进行实时目标检测和跟踪。
  5. 状态输出:将识别和跟踪结果传输到控制系统或显示设备。

材料链接

总结

结合华为Atlas硬件与YOLOv5和BoT-SORT/ByteTrack算法,可以实现高效的煤矿箕斗状态识别,为煤矿行业提供了一种智能化、自动化的解决方案,极大地提升了安全性和生产效率。

未来展望

未来的研究方向可以包括:

  • 更高效的模型:研究更轻量级、更高效的目标检测和跟踪模型,提高推理速度和精度。
  • 多模态数据融合:结合其他传感器数据(如深度相机、雷达等),提高识别鲁棒性。
  • 全面智能化:实现整个煤矿生产过程的全面智能化监控和管理,包括人员定位、安全预警等。
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