DOI: 10.11799/ce202301020
基于深度神经网络的护帮板运动状态监测
杜明
赵国瑞
中煤科工开采研究院有限公司, 北京 100013;天地科技股份有限公司, 北京 100013
摘要：针对现有液压支架护帮板状态监测方法可靠性低、 量化监测能力缺乏的问题,提出了一种基于深度神经网络的非接触式护帮板运动状态监测方法.该方法通过卷积和反卷积网络实现护帮板关键点空间位置检测,然后利用前馈神经网络将护帮板关键点的空间运动轨迹转换为护帮板伸缩角度,实现护帮板状态监测的量化.研究结果表明,基于深度神经网络的护帮板关键点空间位置的平均检测误差小于2个像素,护帮板位姿角度的平均量化误差小于3°,算法处理速度大于60f/s,具有良好的监测性能.
关键词：液压支架护帮板神经网络关键点检测机器视觉状态跟踪
分类号：TD355+.3(矿山压力与支护)
资助基金：山东省重点研发计划项目(2020CXGC011502)中煤科工开采研究院有限公司面上基金项目(KJ-2021-KCMS-04)
论文发表日期：2023-01-20
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( 106-111 )
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