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综采工作面煤层走向复杂,采用"一刀切"的开采方法会加速滚轮截齿的磨损,同时开采效率也大幅降低,对煤岩的精准识别是解决此类问题、实现智能开采的关键。将基于回归方程的深度学习目标检测算法YOLOv2与线性成像模型相结合并通过该算法对井下采集煤岩图像进行了智能识别与定位,同时与Faster R-CNN,SSD对煤岩图像的识别结果进行了对比。结果显示,YOLOv2对煤岩的识别精度达到了78%,检测速度达到了63 frame/s,与Faster R-CNN,SSD相比精度高出7.7%,4.7%,而检测速度高出