摘要
本发明提出了一种基于云边端协同的斜井TBM排渣系统预警方法,包括以下步骤:通过采集终端采集斜井TBM溜渣槽内渣石图像,并将渣石图像样本数据传输到边缘层;边缘层接收渣石图像样本数据并进行预处理,将处理后的图像数据传输到云端层;将样本数据按照一定比例分为训练集和测试集,用于训练图像识别模型,同时更新识别模型到边缘层;边缘层通过更新后的识别模型对渣石堆积识别分类传输信号至终端;终端冲刷设备依据传输信号对渣石进行对应冲刷。本发明可以实时显示溜渣槽颗粒运动情况,能够高效监测溜渣槽岩渣堆积情况,并且能够对易堆积区域进行冲刷,使冲刷更加具有目的性,降低资源消耗,提高施工效率。
技术关键词
系统预警方法
云端
图像采集终端
深度学习模型
终端设备
训练图像识别模型
显示终端
颜色模型
深度学习网络模型
图像滤波器
网络接口
原始图像数据
集中式管理
计算机设备
图像采集设备
系统为您推荐了相关专利信息
三维点云模型
桥梁巡检方法
桥梁表面
桥梁损伤检测
神经网络模型
手势识别模型
手势识别方法
模型校准
电信号
计算机程序产品
图片显示方法
人体轮廓线
视觉特征
图像分类模型
对象
理赔方法
验证特征
深度学习模型
自然语言
图像识别模型