[发明专利]一种基于激光雷达空洞率的待测矿石识别装置及方法有效

专利信息
申请号: 202011278988.X 申请日: 2020-11-16
公开(公告)号: CN112419382B 公开(公告)日: 2022-09-27
发明(设计)人: 邢冀川;王遥志 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G06T7/40 分类号: G06T7/40;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 北京理工大学专利中心 11120 代理人: 李爱英;付雷杰
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 激光雷达 空洞 矿石 识别 装置 方法
【权利要求书】:

1.一种基于激光雷达空洞率的矿石识别装置,其特征在于,所述装置包括:湿水喷雾模块、激光雷达模块、数据传输模块、数据处理模块和信息识别模块;

其中,所述湿水喷雾模块,用于向待测矿石表面均匀喷洒水雾;

激光雷达模块,用于获取喷雾前和喷雾后所述待测矿石的含有空洞的激光点云数据,并将喷雾前和喷雾后所述待测矿石的含有空洞的激光点云数据经数据传输模块传输到数据处理模块;

数据处理模块,用于对喷雾前和喷雾后所述待测矿石的含有空洞的激光点云数据进行预处理后,通过计算待测矿石激光雷达点云数据中缺失的空洞数据占待测矿石激光雷达点云数据总有效数据的比值,得到待测矿石的空洞率;将所述待测矿石的空洞率附加到经预处理的待测矿石的含有空洞的激光点云数据中,重建含有待测矿石空洞率的激光雷达图像,基于所述含有待测矿石空洞率的激光雷达图像构建待测矿石识别卷积神经网络模型;

信息识别模块,用于提取所述含有待测矿石空洞率的激光雷达图像的空洞率特征和纹理特征,并将所述空洞率特征和纹理特征输入到所述待测矿石识别卷积神经网络模型得到待测矿石识别结果。

2.根据权利要求1所述的矿石识别装置,其特征在于,所述湿水喷雾模块安装在所述待测矿石的上方,用于垂直向下向所述待测矿石表面喷洒水雾。

3.根据权利要求1或2所述的矿石识别装置,其特征在于,所述湿水喷雾模块包括多个喷雾器。

4.根据权利要求1所述的矿石识别装置,其特征在于,所述激光雷达模块包括两个激光雷达,设置在所述湿水喷雾模块的两侧,分别采集所述湿水喷雾模块喷雾前和喷雾后所述待测矿石的含有空洞的激光点云数据。

5.根据权利要求1所述的矿石识别装置,其特征在于,数据处理模块包括数据预处理模块和数据成像模块,

其中,所述数据预处理模块,用于对所述待测矿石的含有空洞的点云数据信息进行去噪、滤波、分割预处理,得到预处理的待测矿石的含有空洞的激光点云数据,利用空洞率算法计算待测矿石的空洞率;

所述数据成像模块,用于根据待测矿石的空洞率对预处理的待测矿石的含有空洞的激光点云数据进行归一化后,重建含有待测矿石空洞率的激光雷达图像。

6.一种基于激光雷达空洞率的矿石识别方法,其特征在于,所述方法应用于权利要求1-5中任一所述的基于激光雷达空洞率的矿石识别装置,所述方法包括:

采集所述湿水喷雾模块喷雾前的待测矿石的含有空洞的激光点云数据;

启动所述湿水喷雾模块,向所述待测矿石表面均匀喷洒水雾;

采集所述湿水喷雾模块喷雾后的待测矿石的含有空洞的激光点云数据;

对喷雾前和喷雾后的所述待测矿石的含有空洞的激光点云数据进行去噪、滤波、分割预处理,通过计算待测矿石激光雷达点云数据中缺失的空洞数据占待测矿石激光雷达点云数据总有效数据的比值,计算所述待测矿石的空洞率,将所述待测矿石的空洞率附加到经预处理的待测矿石的含有空洞的激光点云数据中重建为含有待测矿石空洞率的激光雷达图像;

提取所述含有待测矿石空洞率的激光雷达图像的空洞率特征和纹理特征,将所述空洞率特征和纹理特征输入到基于含有待测矿石空洞率的激光雷达图像构建的待测矿石识别卷积神经网络模型中,得到待测矿石识别结果。

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