基于图像识别的带式输送机输煤量和跑偏检测方法
韩涛1
黄友锐1
张立志2
徐善永1
许家昌1
鲍士水1
1.安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南 2320012.西安外事学院工学院,陕西西安 710077
摘要：传统的卷积神经网络(CNN)是单任务网络,为实现带式输送机输煤量和跑偏的同时检测,使用2个卷积神经网络分别对输煤量和跑偏进行检测,导致网络体积大、参数多、计算量大、运行时间长,严重影响检测性能.为降低网络结构的复杂性,提出了一种基于多任务卷积神经网络(MT-CNN)的带式输送机输煤量和跑偏检测方法,可使输煤量检测和跑偏检测这2个任务共享同一个网络底层结构和参数.在VGGNet模型的基础上,增大卷积核和池化核的尺度,减少全连接层通道数量,改变输出层结构,构建了MT-CNN;对采集的输送带图像进行灰度化、中值滤波和提取感兴趣区域等预处理后,获取训练数据集和测试数据集,并对MT CNN进行训练;使用训练好的MT CNN对输送带图像进行识别分类,实现输煤量和跑偏的准确、快速检测.实验结果表明,训练后的MT-CNN在测试数据集中检测准确率为97.3％,平均处理每张图像的时间约为23.1 ms.通过现场实际运行验证了该方法的有效性.
关键词：带式输送机输煤量检测跑偏检测图像识别多任务卷积神经网络
分类号：TD634.1(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(61772033)陕西省教育厅科学研究项目(18JK1131)
论文发表日期：2020-04-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 17-22 )
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