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题名基于图像识别的矿车装载物识别系统
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作者
杜思洁
官世杰
卜一凡
黄嘉琛
胡之恒
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机构
中国矿业大学(北京)
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出处
《现代信息科技》
2024年第20期102-106,共5页
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文摘
目前我国矿山建设领域很多系统存在功能不完善、可操作性差、智能化程度较低、数据无法得到深度利用等问题。引入图像识别技术,对矿车装载物进行识别以此来提高分运效率,是解决上述问题的一个可靠途径。文章首先综合评估Faster R-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet四种图像识别算法在矿车装载物分类中的实际性能,发现YOLO模型最佳。其次使用轻量级的MobileNet V3网络替换YOLO的特征提取网络,优化后的模型在保证精度的基础上,大小变为原有的1/5,且在不同环境下都能进行有效识别并分类。最后设计了人机交互界面并搭载触摸屏,实现了整套矿车装载物智能识别系统。
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关键词
矿车装载物
智能识别
YOLO
轻量级模型
嵌入式平台
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Keywords
mine vehicle loading
intelligent recognition
YOLO
lightweight model
embedded platform
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名煤矿副井矿车装载物智能识别方法
被引量：5
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作者
靳舒凯
魏冠楠
王春明
王统海
吴忠伦
杨克虎
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机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
临沂矿业集团菏泽煤电有限公司
临沂矿业集团菏泽煤电有限公司郭屯煤矿
中国矿业大学(北京)煤矿智能化与机器人创新应用应急管理部重点实验室
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2022年第4期14-19,30,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61936008,61973307)。
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文摘
基于卷积神经网络实现煤矿副井矿车装载物自动分类在实际应用中因触发条件简易导致误判与漏判情况,且非矿车物体经过检测区域时会引起司控道岔误动作。针对该问题,提出了基于目标检测模型的煤矿副井矿车装载物智能识别方法。在煤矿副井井口安装工业相机采集矿车装载物图像并进行人工标注,构建矿车识别数据集,对Faster R-CNN,YOLOv4,SSD 3种目标检测模型的识别准确率与实时性进行评估,根据评估结果,得出YOLOv4模型更适用于矿车装载物识别任务的结论;为降低模型大小,提高识别速度,对YOLOv4模型进行改进,采用轻量级网络MobileNet替换原有主干特征提取网络CSPDarknet53,构建MobileNetv3-YOLOv4模型,测试结果表明MobileNetv3-YOLOv4模型的平均精度均值(mAP)为95.03%,识别速度为44帧/s,较YOLOv4模型分别提高了0.77%,27帧/s;为方便现场应用和部署,提高矿车装载物识别模型在嵌入式平台上的性能,提出了基于层间融合和模型量化的模型加速方法,并将加速前后的MobileNetv3-YOLOv4模型移植到Jetson TX2进行矿车装载物识别现场试验,结果表明识别速度由MobileNetv3-YOLOv4模型加速前的18.3帧/s提升至35.42帧/s,mAP为94.68%,满足现场实时、精确检测需求,且仅在矿车经过检测区域时启动检测任务,避免了因其他物体引起的司控道岔误动作现象。
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关键词
煤矿智能化
副井轨道分运
矿车装载物识别
目标检测模型
YOLOv4
模型加速
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Keywords
intelligent coal mine
auxiliary shaft track transportation
mine car load identification
object detection model
YOLOv4
model acceleration
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分类号
TD54
[矿业工程—矿山机电]
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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