[发明专利]一种基于深度学习的矿石尺寸监测预警系统及方法在审
| 申请号： | 202110342699.X | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN113158827A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 盛一帆;朱明杰;胡倩凝;杨富超;徐岳;张馨雨;熊天乐;周明祎;潘悦靓;马腾;汪志敏 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 六安华晟智恒知识产权代理事务所(普通合伙) 34193 | 代理人： | 王媛媛 |
| 地址： | 230601 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的矿石尺寸监测预警系统及方法，其中方法包括：通过高清高帧率摄像头采集爆破大块矿石的图像数据集，通过Labelme工具对图像数据集进行标注并保存为json格式；对图像数据集进行数据增强，提高模型的泛化能力；将图像扩充数据集分为：训练集和验证集；设置RetinaNet网络结构识别模型的特征提取层为ResNet50，设置Retinanet网络结构识别模型的特征融合网络层为FPN（特征金字塔网络）仍需采取人工搬运的低效现状，该方法可以高效且准确地完成矿石尺寸的监测预警。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 矿石 尺寸 监测 预警系统 方法 | ||
【主权项】：
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