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基于Mask R-CNN的地下矿爆堆块度检测技术研究 被引量：2
1
作者 刘莹莹 庞其壮 +3 位作者 张宝金 张洪昌 荆洪迪 张兴帆 《采矿技术》 2023年第6期147-151,共5页
地下矿山采场爆破后及时获取爆堆大块情况对于后续的二次破碎、铲装、运输等工序具有重要的指导意义,能有效提高矿山生产效率及经济效益。提出一种基于Mask-RCNN的爆堆大块检测及测量模型OBDM。经过在MPBRD1.0数据集上训练后,通过测试... 地下矿山采场爆破后及时获取爆堆大块情况对于后续的二次破碎、铲装、运输等工序具有重要的指导意义,能有效提高矿山生产效率及经济效益。提出一种基于Mask-RCNN的爆堆大块检测及测量模型OBDM。经过在MPBRD1.0数据集上训练后,通过测试集对模型进行进一步验证,试验结果证明OBDM模型的检测结果符合实际情况;为了提高OBDM模型的检测能力,提出了利用resnet34特征提取网络作为Back Bone,可以使OBDM模型达到最优的性能。将优化后的模型搭载于边缘计算设备上,实现了地下矿现场爆堆块度的快速、准确检测。 展开更多
关键词 地下矿山 爆堆大块识别 图像分割 Mask R-CNN 深度学习 obdm模型
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