智能检测方法

作品数：182被引量：556H指数：10
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基于双注意力生成对抗网络的煤流异物智能检测方法被引量：2
《工矿自动化》2023年第12期56-62,共7页曹正远 蒋伟 方成辉 
天地(常州)自动化股份有限公司科研项目(2022FY0009)。
在煤炭开采过程中混入的异物可能会导致输送带连接处堵塞甚至输送带撕裂等事故,现有的机器学习算法大多采用监督学习的方式自动识别物品类别,而在真实工矿场景下,异常样本稀缺,易导致建模数据集存在严重的样本分布不平衡且显著特征丢失...
关键词：煤流异物检测 带式输送机 机器视觉 深度学习 生成对抗网络 双注意力机制 半监督学习 
地下矿山作业人员佩戴安全帽智能检测方法被引量：7
《工矿自动化》2023年第7期134-140,共7页杜青 杨仕教 郭钦鹏 张焕宝 王昱琛 尹裕 
湖南省研究生科研创新项目(CX20200916,QL20210216,QL20230233)。
基于视觉图像方法是目前矿井人员佩戴安全帽智能检测的热点,但现有方法所用的地下矿山数据较少,安全帽特征分类不够精确。通过采集地下矿山采场、井巷等实际生产场景的图像,构建了矿山安全帽佩戴数据集——MHWD,并将安全帽佩戴情况进一...
关键词：地下矿山 目标检测 人员佩戴安全帽检测 YOLOX 注意力机制 
基于CNN−BP的浮选尾煤灰分智能检测方法被引量：5
《工矿自动化》2023年第3期100-106,共7页韩宇 王兰豪 刘秦杉 桂夏辉 
国家重点研发计划项目(2021YFC2902600)。
尾煤灰分是浮选系统的重要生产指标,不仅可以反映当前浮选系统运行工况和精煤采出率,对浮选智能化控制也有重要意义。针对现有基于图像的浮选尾煤灰分检测方法特征提取不全面、模型精度不足的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)−反...
关键词：智能化选煤 尾煤灰分 卷积神经网络 BP神经网络 补偿预测 
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