深度学习矿业机器人目标精准识别方法  

作　　者：蒋怡 姜宇 王雷 

机构地区：[1]沈阳甄视智能科技有限公司 [2]中煤科工(辽宁)具身智能科技有限公司 [3]中煤科工集团沈阳研究院有限公司

出　　处：《中国科技信息》2025年第7期66-68,共3页China Science and Technology Information

摘　　要：近年来,深度学习技术已经在众多领域显示出其卓越的潜力,尤其是在矿业机器人的目标精准识别中。矿业机器人在传统目标识别方法中面临的挑战,如环境复杂多变和传感器限制,使得这些传统方法在实际应用中效果有限。针对这些问题,深度学习技术,如卷积神经网络、生成对抗网、迁移学习和强化学习等,提供了新的解决方案。这些方法能够有效处理复杂的图像数据,提高识别的准确性和系统的自适应能力。案例分析验证了深度学习技术在提升矿业机器人性能方面的显著优势。

关 键 词：卷积神经网络 机器人 迁移学习 强化学习 图像数据 深度学习技术 精准识别 案例分析 

分 类 号：TP2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]