[发明专利]一种卡车装载矿石质量估计方法及系统有效
| 申请号： | 201711277597.4 | 申请日： | 2017-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN108225502B | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 毕林;郭昭宏;李亚龙 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G01G9/00 | 分类号： | G01G9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 410083 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种卡车装载矿石质量估计方法及系统。所述方法包括：基于待采集的卡车车斗矿石图像，利用深度卷积神经网络模型，得到卡车装载矿石质量的估算值。本发明提供一种卡车装载矿石质量估计方法及系统，通过计算机视觉技术与深度卷积神经网络学习方法相结合，自动估算卡车装载的矿石质量，避免了人为因素对矿石计量的影响，具有通行效率高，测量成本低的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 矿石 装载 质量估计 卷积神经网络 估算 计算机视觉技术 测量成本 卡车车斗 矿石计量 人为因素 通行效率 采集 图像 学习 | ||
【主权项】：
1.一种卡车装载矿石质量估计方法，其特征在于，包括：基于待采集的卡车车斗矿石图像，利用深度卷积神经网络模型，得到卡车装载矿石质量的估算值；所述深度卷积神经网络模型的建立包括：S01，在虚拟环境中，随机生成已知体积的矿石单元并下落至卡车车斗，所述矿石单元在所述卡车车斗内的图像作为矿石图像样本；S02，将所述矿石图像样本作为输入，对原始深度卷积神经网络模型进行深度学习，根据学习结果对模型超参数的值进行调整，得到调整后的深度卷积神经网络模型；S03，将所述调整后的深度卷积神经网络模型迁移至真实环境进行现场验证，根据验证结果对所述超参数的值进行调整，得到所述深度卷积神经网络模型。
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