[发明专利]一种基于深度学习的矿山落石检测方法和装置有效
| 申请号： | 202111019890.7 | 申请日： | 2021-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN113744291B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 杨超;赵斌;唐建林;艾云峰 | 申请（专利权）人： | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 孙永生 |
| 地址： | 221004 江苏省徐*** | 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山落石检测方法和装置，所述方法包括：获取矿山图像，对矿山图像进行裁剪，得到裁剪后的矿山图像，将裁剪后的矿山图像输入训练好的落石检测模型，输出训练好的落石检测模型得到的矿山落石检测结果，其中，所述矿山落石检测结果包括落石类型和落石坐标；所述装置包括图像采集模块、图像裁剪模块、模型训练模块、落石检测模块和结果输出模块。本发明能够实现针对矿区特性的实时、准确落石检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 矿山 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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