【摘 要】
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皮带运输机作为煤炭、港口、建材和粮食等行业的重要运输工具,给人们的生产生活带来了很大的便利。针对皮带运输机工作过程中可能出现煤料掉落故障问题,进行了结合图像去模糊的故障检测算法的研究。首先为了充分利用视频帧图像中的冗余信息,恢复皮带机运行中造成的运动模糊,引入可变形卷积提高特征提取的灵活性,并且采用金字塔结构对齐相邻视频帧,通过在金字塔每层进行卷积和级联操作得到可变性卷积的偏移量;然后在对齐特征图
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皮带运输机作为煤炭、港口、建材和粮食等行业的重要运输工具,给人们的生产生活带来了很大的便利。针对皮带运输机工作过程中可能出现煤料掉落故障问题,进行了结合图像去模糊的故障检测算法的研究。首先为了充分利用视频帧图像中的冗余信息,恢复皮带机运行中造成的运动模糊,引入可变形卷积提高特征提取的灵活性,并且采用金字塔结构对齐相邻视频帧,通过在金字塔每层进行卷积和级联操作得到可变性卷积的偏移量;然后在对齐特征图上加入时空融合的注意力机制,将帧间的时间关系和帧内的空间关系进行融合,融合的特征通过元素乘法和加法进行调制,从而得到较为清晰的图像;最后使用分水岭算法分割出图像中的煤料部分,读取分割区域的所有边界点,与设定的边界直线对比,通过边界点出界数量及距离来判断是否属于落煤情况。在现场实际采集的数据集上进行实验,实验结果表明,本文所提出的算法检测落煤的平均精确率为87.49%,平均召回率为90.17%、平均准确率为97.24%,本文提出的检测方法可有效检测落煤情况的发生,该方法结合了图像去模糊的预处理方法并利用分割出的边界点信息进行判断,丰富了目标的边界细节,提高了落煤检测的准确率。该论文有图31幅,表8个,参考文献76篇。
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