煤矿皮带急停报警监测系统利用煤矿现场的视频监控摄像头对现场环境进行实时监测分析，煤矿皮带急停报警监测系统监测到皮带异常时，系统会根据串口通信向第三方系统推送信号，进行自动化控制、语音播报提醒等操作。作业人员行为识别全天不间断对井下人员各种常见违章及标准化作业规范进行智能识别，自动检索报警、图片抓拍保存、延迟时间视频等服务。

2018年，作者Redmon又在YOLOv2的基础上做了一些改进。特征提取部分采用Darknet-53网络结构代替原来的Darknet-19，利用特征金字塔网络结构实现了多尺度检测，分类方法使用逻辑回归代替了softmax，在兼顾实用性的同时保证了目标检测的准确性。

从YOLOv1到YOLOv3，每一代性能的提升都与backbone（骨干网络）的改进密切相关。在YOLOv3中，作者不仅提供了darknet-53，还提供了轻量级的tiny-darknet。如果你想检测精度与速度兼备，可以选择darknet-53作为backbone；如果你想达到更快的检测速度，精度方面可以妥协。那么tiny-darknet是你很好的选择。总之，YOLOv3的灵活性使得它在实际工程中得到很多人的青睐。

YOLOv3的主干网络Darknet-53包含卷积层（Convolutional Layer）、残差层（Residual Layer）、特征融合层（Feature Fusion Layer），网络层数的加深提高了检测精度，大量残差网络模块的引入减少了由网络层数加深引起的梯度下降问题，金字塔池化模块的引入可以实现多尺寸的输入和统一尺寸的输出。

煤矿皮带急停报警监测系统 YOLOv3_计算机视觉

随着中国煤矿制造业的迅速发展，自动化设备的不断完善和生产量的扩张，皮带运输机慢慢在煤矿生产制造输送设备中发挥主导地位，是煤矿生产制造运送的有效途径。但是，因为煤矿的形态不一样，尖锐的铁矿砂在长时间摩擦和压挤的作用下很容易造成皮带毁坏，进而导致皮带裂开。

# parameters
nc: 3  # number of classes     <============ 修改这里为数据集的分类数
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Focus, [64, 3]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 9, BottleneckCSP, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, BottleneckCSP, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 9
  ]

# YOLOv5 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]],  # 17

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 20

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 23

   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]
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煤矿皮带急停报警监测系统是基于现场已经存在的摄像头，对现场环境及设备进行7*24h不间断实时分析，煤矿皮带急停报警监测系统提升视频监控的实时分析效率，完成现场迅速鉴别、剖析、预警提醒效果，为矿山皮带运输系统提供可视化的安全保障。