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刮板输送机断链智能监测技术研究
被引量：
3
1
作者
李灵锋
张洁
+2 位作者
陈茁
查天任
尹瑞
《工矿自动化》
北大核心
2025年第3期63-69,77,共8页
针对现有基于AI算法的煤矿井下刮板输送机断链监测技术在线学习能力低、检测精度差、稳定性低、复杂场景适应性和可靠性差等问题,通过在极限学习机(ELM)中增加增量式在线训练,设计了可实现离线样本和实时在线样本训练的在线贯序极限学习...
针对现有基于AI算法的煤矿井下刮板输送机断链监测技术在线学习能力低、检测精度差、稳定性低、复杂场景适应性和可靠性差等问题,通过在极限学习机(ELM)中增加增量式在线训练,设计了可实现离线样本和实时在线样本训练的在线贯序极限学习机(OSELM)网络,进而提出了基于OSELM的刮板输送机断链智能监测技术。将经过大量煤矿井下刮板输送机链条监控图像(离线样本)训练的OSELM网络算法写入AI摄像仪,将AI摄像仪安装于刮板输送机机尾,实时感知刮板输送机链条运行状态并进行在线学习,由AI摄像仪输出控制决策,并通过刮板输送机集中控制系统平台实时显示识别结果。井下工业性试验结果表明,OSELM网络具有较高的自主学习能力、较强的泛化性和鲁棒性,对刮板输送机断链识别的平均精度均值、准确率和精确率分别为98.6%,99.3%,91.7%,检测速度达205.6帧/s,整体效果优于深度神经网络融合网络、RT-DETR、YOLOv5、YOLOv8、ELM等模型,实现了刮板输送机链条状态的精准、实时检测。
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关键词
刮板输送机
链条状态识别
断链监测
ai
摄像仪
在线贯序极限学习机网络
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职称材料
基于自动识别系统的长江控制河段船舶视觉伺服跟踪方法
被引量：
8
2
作者
靳智
梁山
曹芳平
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第12期3414-3417,3421,共5页
针对狭窄弯曲的控制河段目标船舶跟踪监视难度大,直接采用现有海事视频跟踪监视方法存在跟踪滞后、对准误差,乃至目标丢失的问题,提出了采用船舶自动识别系统(AIS)与多个云台摄像机联动的方式对控制河段船舶进行主动跟踪监视。云台摄像...
针对狭窄弯曲的控制河段目标船舶跟踪监视难度大,直接采用现有海事视频跟踪监视方法存在跟踪滞后、对准误差,乃至目标丢失的问题,提出了采用船舶自动识别系统(AIS)与多个云台摄像机联动的方式对控制河段船舶进行主动跟踪监视。云台摄像机根据目标船舶的经纬度进行初始对准;同时结合船舶航速、航向进行动态预测跟踪以平滑图像并消除跟踪滞后;进一步运用目标船舶图像识别进行误差校正,以保证目标船舶始终处于最佳监视区域。仿真结果表明,该算法可对目标船舶进行连续、动态跟踪,实时性好,准确性高。
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关键词
船舶自动识别系统
云台摄像机
控制河段
预测跟踪
视觉伺服
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职称材料
题名
刮板输送机断链智能监测技术研究
被引量：
3
1
作者
李灵锋
张洁
陈茁
查天任
尹瑞
机构
河北建材职业技术学院机电工程系
中煤张家口煤矿机械有限责任公司
河北省高端智能矿山装备技术创新中心
出处
《工矿自动化》
北大核心
2025年第3期63-69,77,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFF0210606)
河北省高等学校科学研究项目(ZD2022018)。
文摘
针对现有基于AI算法的煤矿井下刮板输送机断链监测技术在线学习能力低、检测精度差、稳定性低、复杂场景适应性和可靠性差等问题,通过在极限学习机(ELM)中增加增量式在线训练,设计了可实现离线样本和实时在线样本训练的在线贯序极限学习机(OSELM)网络,进而提出了基于OSELM的刮板输送机断链智能监测技术。将经过大量煤矿井下刮板输送机链条监控图像(离线样本)训练的OSELM网络算法写入AI摄像仪,将AI摄像仪安装于刮板输送机机尾,实时感知刮板输送机链条运行状态并进行在线学习,由AI摄像仪输出控制决策,并通过刮板输送机集中控制系统平台实时显示识别结果。井下工业性试验结果表明,OSELM网络具有较高的自主学习能力、较强的泛化性和鲁棒性,对刮板输送机断链识别的平均精度均值、准确率和精确率分别为98.6%,99.3%,91.7%,检测速度达205.6帧/s,整体效果优于深度神经网络融合网络、RT-DETR、YOLOv5、YOLOv8、ELM等模型,实现了刮板输送机链条状态的精准、实时检测。
关键词
刮板输送机
链条状态识别
断链监测
ai
摄像仪
在线贯序极限学习机网络
Keywords
scraper conveyor
ch
ai
n status identification
broken ch
ai
n monitoring
ai camera
online sequential extreme learning machine
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于自动识别系统的长江控制河段船舶视觉伺服跟踪方法
被引量：
8
2
作者
靳智
梁山
曹芳平
机构
重庆大学自动化学院
长江重庆航道局
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第12期3414-3417,3421,共5页
文摘
针对狭窄弯曲的控制河段目标船舶跟踪监视难度大,直接采用现有海事视频跟踪监视方法存在跟踪滞后、对准误差,乃至目标丢失的问题,提出了采用船舶自动识别系统(AIS)与多个云台摄像机联动的方式对控制河段船舶进行主动跟踪监视。云台摄像机根据目标船舶的经纬度进行初始对准;同时结合船舶航速、航向进行动态预测跟踪以平滑图像并消除跟踪滞后;进一步运用目标船舶图像识别进行误差校正,以保证目标船舶始终处于最佳监视区域。仿真结果表明,该算法可对目标船舶进行连续、动态跟踪,实时性好,准确性高。
关键词
船舶自动识别系统
云台摄像机
控制河段
预测跟踪
视觉伺服
Keywords
Automatic Identification System（
ai
S）
Pan-Tilt-Zoom（PTZ）
camera
controlled area
prediction tracking
visual servo
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
刮板输送机断链智能监测技术研究
李灵锋
张洁
陈茁
查天任
尹瑞
《工矿自动化》
北大核心
2025
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自动识别系统的长江控制河段船舶视觉伺服跟踪方法
靳智
梁山
曹芳平
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011
8
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职称材料
已选择
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