煤炭是我国重要的能源产业,支撑着经济社会发展。目前,由于煤炭需求的增加和传统的生产方式,经常造成能源的二次浪费、采煤率低和事故率高。特别是在用输送带输送煤炭的过程中,输送带空转造成的电能浪费、输送带上煤炭分布不均匀、长期超载运行对输送机造成了损坏,这仍然是煤矿企业面临的主要问题。如何通过传送带上的煤量多少去调控传送带的速度和启停,是目前煤矿企业需要解决的问题。本文依托煤矿电子监控系统,针对以上问题进行研究,主要创新点和算法原理及实验结果如下:1.提出了一种基于煤矿井下传送带空载检测的方法。算法的原理:为了节省井下传送带空载造成的电能损耗,本文提出了一种边缘结构相似算法和YOLOv3结合的传送带空载检测方法。通过边缘结构相似算法将结构特征和边缘特征相融合,每相邻10帧比较图片的相似度,连续比较3次判断传送带的运行状态。若传送带运行,则运用自适应锚框机制的YOLOv3模型,检测传送带上的煤量,最后判断传送带是否空载。实验结果表明,该方法可以有效准确的判断传送带的空载状态,检测准确率达到95.8%。2.提出了一种基于Res2-UNet的传送带煤量检测方法。算法的原理:通过Res2-UNet模型来获得显著性信息,融合灰度、纹理、边缘等特征到单一的网络中,实现了传送带煤量的检测。最后以传送带煤量图像的像素面积、长宽比和灰度值等特征量作为模型的输入量建立SVM模型对煤量分类。实验结果表明,各种煤的分类准确率都在93%以上,能够更准确的进行煤量分类,验证了模型对于煤量分类的有效性。3.开发了一个煤矿井下传送带智能输煤系统。本文设计完成的智能输煤系统,在MATLAB软件中实现,通过构建软件界面架构图和功能文件的绑定,调用相应的检测算法,从而实现煤矿井下传送带煤量检测。该系统大大方便了对煤量检测的操作管理。