【摘 要】
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针对现有的煤矿井下钻杆计数方法存在漏检、误检率较高的问题，提出一种基于视频识别的煤矿井下钻杆计数算法。通过算法分析打钻工作面退杆时的视频，检测工人是否抓取钻杆和是否有搬运动作联合判断实际获取的钻杆数量。该算法可以有效降低人工计数带来的误差，同时采用加速算法后，视频处理速度得到了极大提升，有效地节省了人工与时间成本。实验结果表明，该方法对钻杆计数的准确率可以达到99%以上，视频检测速率可以达到80帧
【基金项目】
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中国煤炭科工集团有限公司科技创新创业资金专项（2020-ZD005）； 天地（常州）自动化股份有限公司研发项目（2021TY2003）；
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针对现有的煤矿井下钻杆计数方法存在漏检、误检率较高的问题，提出一种基于视频识别的煤矿井下钻杆计数算法。通过算法分析打钻工作面退杆时的视频，检测工人是否抓取钻杆和是否有搬运动作联合判断实际获取的钻杆数量。该算法可以有效降低人工计数带来的误差，同时采用加速算法后，视频处理速度得到了极大提升，有效地节省了人工与时间成本。实验结果表明，该方法对钻杆计数的准确率可以达到99%以上，视频检测速率可以达到80帧/s左右，均优于对比算法，具有良好的工程应用价值。
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