矿下自动风门开关测距

人工智能智能硬件案例ID：203722

3 年经验· 北京机电工程研究所

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案例介绍

内容: 对矿工，风门，防爆门，通风机，矿车，钻杆，皮带等进行调研并利用yoloV5算法进行检
测，后期进行针对位置信号（光感）对安全距离进行检测。分别使用单双目摄像头进行不
断迭代，采取最节省成本的方法，将训练的模型，测试视频等转换打包成可执行exe文件。
提高精度，确认不被门夹人，门夹车。
单目测距：
1.获取目标物体的尺寸信息: 在进行单目测距时，需要获取目标物体的尺寸信息，也就是目标物体
在图像中的像素大小，一般可以通过物体在图象中的bounding box大小来信算。
2.计算相机参数:在进行单目测距时，需要知道相机的内参和外参，内参包括相机的焦距、像素大
小等信息，外参包括相机的位置、朝向等信息。可以通过相机标定等方法获取相机参数。
3,使用目标物体尺寸和相机参数计算距离: 在获取了目标物体的尺寸信息和相机参数后，即可根据
几何关系计算目标物体到相机的距离，一般采用三角形相似等方法进行计算。
业绩:
1.基于业务需求，对算法进行调研，选用 YOLOV5 算法;
2.仿真/采集数据，对数据进行分析，图片标注等;
3.构建方案，训练模型，添加勾股定理计算人与车和门之间的距离进行测距;
4.与矿下进行实地数据收集，不断迭代优化算法模型,提高检测速率和精度。
工作内容:
1.获取目标物体的 bounding box 大小。
2.获取相机的内参和外参.
3.根据目标物体的 bounding box 大小和相机参数计算目标物体到相机的距离。
4.将距离信息添加到检测结果中