矿石块度视觉识别判断方法

来源 :中国矿业 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cstmddn

【摘要】

：

针对传送带矿石块度还需要人工测量的问题,提出了一种基于深度学习的矿石块度检测方法。该方法在Darknet框架下采用残差神经网络结构组成CSPDarkNet21主干特征提取网络,在考虑只需要识别判断大块矿石的条件下选用简单双向特征融合PANet作为特征提取网络并将PANet由三个特征层简化为一个特征层,加快了模型训练及预测的速度,同时使用CIOU对loss值进行计算使训练更加稳定。在对矿石识别完成后

【作者】

：

何文轩胡健柳小波荆洪迪孙效玉

【机构】

：

东北大学智慧矿山研究中心,鞍钢集团关宝山矿业有限公司,中国科学院沈阳自动化研究所数字工厂研究室

【出处】

：

中国矿业

【发表日期】

：

2021年06期

【关键词】

：

矿石块度传送带深度学习视觉识别

【基金项目】

：

国家自然科学基金研究基金资助(编号:51674063),中央高校基础研究经费资助(编号:170104017),中央高校基础研究经费资助(编号:180701003)。

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