Intelligente Geschwindigkeitsregelung
1. auf der Grundlage der intelligenten Machine Vision Flow Detection Algorithmus, es verwendet selbst entwickelte Mine explosionsgeschützte Kamera, um Kohlefluss Informationen zu sammeln.
2. nach der tatsächlichen Strömung des Förderbandes zu erreichen hoch, mittel, niedrig, Leerlauf Vier-Gang-Frequenzregelung, um Energie zu sparen.
3. durch die Kamera, kann es intelligent identifizieren die Menge der Übertragung, und die entsprechende Übertragung Methode in einem bestimmten Bereich von Werten, so dass die Wirkung der Energieeinsparung zu erreichen.
Erkennung der Kohlemenge
1.Auf der Grundlage eines intelligenten Algorithmus zur Erkennung des Kohleflusses sammelt das Gerät Informationen über den Kohlefluss mit einer selbst entwickelten explosionsgeschützten Kamera.
2. je nach Menge der vom Förderband transportierten Kohle, Identifizierung und Markierung der Kohle und Berechnung der transportierten Menge nach dem Algorithmus.
Die Erkennung von Fremdkörpern
Kohlebergbauunternehmen unter Tage Schlüsselstellen Überwachungsmethode allmählich durch manuelle Inspektion oder feste Kamera Fixpunkt Überwachungsmethode in intelligente Inspektion Roboter Inspektion. Intelligente Identifikation Inspektion Methode kann eine zuverlässige Inspektion, Echtzeit-Sammlung von Kohlebergwerk unterirdischen Website Video-und Umweltdaten, etc., durch das Kommunikationsnetz zu erreichen, eine Vielzahl von Daten-Analyse, so dass Manager können Entscheidungen in Echtzeit zu steuern.
In der Gürtel abnorme Sache Identifizierung, nach der Szene Urteil Verarbeitung, die abnorme Situation erschien in der spezifischen Gürtel Überwachungsgebiet zu beurteilen und zu analysieren, und Bildschirm und Alarm, so dass die Echtzeit, Intelligenz und Genauigkeit der Kohlebergwerk unter Tage intelligente Inspektion Videoerfassung und Überwachung zu erreichen.
Erkennung von Affenautos
Intelligente Erkennung und Identifizierung von Affenautos in unterirdischen Kohlebergwerken, Echtzeit-Erfassung von Video- und Affenauto-Betriebsstatus und anderen Daten in unterirdischen Kohlebergwerken, intelligente Identifizierung und Erkennung, ob das Affenauto getragen wird, ob die Haltung des Arbeiters standardisiert ist und ob die Sicherheitskleidung mit den Vorschriften übereinstimmt, und wenn es einen Verstoß gegen die Regeln gibt, kann es durch den Alarm alarmiert werden, um das Managementpersonal zu benachrichtigen, um die Situation zu behandeln.
Erkennung und Identifizierung von Rauch und Flammen
Basierend auf der intelligenten Videoanalyse und der Deep-Learning-Technologie des neuronalen Netzes kann es Rauch und Flammen im Überwachungsbereich erkennen und dynamisch Rauch und Flammen von keinem bis zu einigen, von einigen bis zu keinem, von kleinen bis zu großen, von großen bis zu kleinen, von kleinem Rauch bis zu dickem Rauch identifizieren, in Echtzeit analysieren und alarmieren. Verlassen Sie sich nicht auf andere Sensorik, direkt auf die Videoüberwachung Bereich der Bild des Rauches und der Flamme kann rechtzeitige und genaue Identifizierung, und wird die Alarm-Informationen an die zuständigen Management-und Sicherheitspersonal in einer fristgerechten Art und Weise, rechtzeitige Reaktion und Entsorgung.
Erkennungsgenauigkeit >=95%, Fehlalarmrate von weniger als 2%
Erkennung und Identifizierung von Schlüsselbereichen/Einbrüchen
Basierend auf der intelligenten Videoanalyse und der Deep-Learning-Technologie des neuronalen Netzes kann eine kontinuierliche Erkennung des Sicherheitsstatus des Arbeitsbereichs erfolgen, und die Manager können die Einstellung der Schlüsselbereiche oder der Bereiche, in denen die Linie überschritten wird, individuell anpassen, so dass das System den Eintritt von Personen in gefährliche Bereiche oder deren Überschreiten aufzeichnet und Alarm auslöst und die Alarminformationen rechtzeitig an das zuständige Management- und Sicherheitspersonal weiterleitet, um rechtzeitig zu reagieren und die Personen zu beseitigen.
Erkennungsgenauigkeit >=95%, Fehlalarmrate weniger als 2
Die Identifizierung und Erkennung von Schutzhelmen und Schutzkleidung
Durch die Erkennung und Identifizierung des Eingangs des Kanals wird das Tragen von Schutzhelmen des Personals, das den Arbeitsbereich betreten will, erkannt. Wenn festgestellt wird, dass die Schutzhelme nicht korrekt oder nicht getragen werden, wird der Kanal nicht geöffnet, und das Personal kann den Arbeitsbereich nicht betreten, und es wird ein Alarm an das Managementpersonal gesendet, um die Situation zu lösen.
Erkennung der Gürtelverbiegung
Basierend auf der intelligenten Videoanalyse und der Deep-Learning-Technologie des neuronalen Netzwerks wird eine intelligente Erkennung der Bandabweichung des Kohleförderers realisiert. Wenn das Band von dem vorgegebenen Positionsbereich abweicht, zeichnet das System auf, gibt einen Alarm aus und leitet die Alarminformationen rechtzeitig an das zuständige Management- und Sicherheitspersonal weiter, damit dieses rechtzeitig reagieren und die Situation beseitigen kann.
Erkennungsgenauigkeit >=95%, Fehlalarmrate weniger als 2
