人工智能 | 煤渣窜仓检测
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计算机视觉2023年11月-2024年01月¥160000.00飞桨(PaddlePaddle)生产制造卷积神经网络物体识别和检测物体识别与分类
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客户发现在煤炭处理过程中,常因设备故障、操作不当或设计缺陷发生煤渣窜仓。这不仅会造成设备堵塞、磨损、寿命缩短、增加维修成本外,还可能引发火灾、爆炸等安全事故,对人员生命财产安全构成严重威胁。

案例介绍
案例背景

煤炭处理过程中,常因设备故障、操作不当或设计缺陷发生煤渣窜仓。这不仅会造成设备堵塞、磨损、寿命缩短、增加维修成本外,还可能引发火灾、爆炸等安全事故,对人员生命财产安全构成严重威胁。煤渣窜仓检测系统,能够实时监测煤炭处理过程中的各个环节,一旦发现煤渣窜仓的迹象,立即发出警报并采取相应的应急措施,有效预防事故的发生。

亮点介绍

在煤仓出口处安装高清摄像头,结合高精度传感器和AI检测模型,操作人员通过高清画面,直观地看到煤渣的流动轨迹、速度以及堆积情况,降低了误判和漏判的可能性,有效避免煤仓堵塞、溢料等事故的发生,保障生产线的正常运行。系统具备强大的监测和紧急响应机制。通过高精度传感器实时监测煤渣的流量、压力、温度等关键参数。一旦这些指标偏离了既定的安全阈值,例如:煤渣流量的异常增减,系统将迅速触发警报,并通过短信、电子邮件等多种通讯方式及时通知操作人员,以便他们能迅速进行核查和干预。

成果展示

通过实时监测煤渣流动状态,实现了煤渣窜仓现象的自动化、智能化监测。

解决了传统监测方式需要大量的人力、物力投入,而且容易出现漏检、误检等问题。

系统具备强大的监测和紧急响应机制,一旦发现煤渣窜仓的迹象,立即发出警报并采取相应的应急措施。


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