[发明专利]一种基于深度学习的矿用输送带大块物料检测方法及系统有效
| 申请号： | 202110571900.1 | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113408361B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 张晓光;蔺康;徐桂云;吕志伟;陈德明 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学;江苏仁安高新技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/08;B65G43/02;H04N7/18 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 李翩 |
| 地址： | 221116 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的矿用输送带大块物料检测方法及系统，该方法包括：防爆监控装置采集物料图像作为样本集；对预处理后的图像进行目标标记，并将标记结果分类为训练集、验证集和测试集；构建基于深度学习的目标检测网络模型；训练网络模型达到收敛状态，得到训练好的块状物料检测模型；将测试集图像输入训练好的块状物料检测模型中，判断输送带中是否出现了块状物料；判断块状物料是否为大块物料；若检测到大块物料，软件平台记录此时的异常信息，并控制报警设备发出报警信号。本发明克服了传统图像检测方法对物料目标和其运输背景因灰度十分相近而难以准确区分的缺陷，能够对监控区域进行实时监控，不需要人进行巡视，减少人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 输送带 大块 物料 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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