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基于YOLOv5的瓦斯抽采钻杆智能计数研究
被引量：
1
1
作者
赵伟
张文康
+5 位作者
刘德成
王涛
王登科
夏代林
周礼赞
李志飞
《河南理工大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期81-88,共8页
目的随着煤矿开采逐渐深入,瓦斯抽采作业的安全风险不断增加,钻杆计数的准确性对保障瓦斯抽采的安全和效率至关重要。传统的钻杆计数方法效率低、易出错,且难以适应复杂环境。方法本文基于YOLOv5深度学习模型,提出了一种结合时空信息融...
目的随着煤矿开采逐渐深入,瓦斯抽采作业的安全风险不断增加,钻杆计数的准确性对保障瓦斯抽采的安全和效率至关重要。传统的钻杆计数方法效率低、易出错,且难以适应复杂环境。方法本文基于YOLOv5深度学习模型,提出了一种结合时空信息融合的钻杆智能计数方法,通过实时处理煤矿井下的视频数据,实现钻杆的自动检测与计数。实验数据包括7组28段模拟退钻场景和10组真实退钻场景。为了增强模型的鲁棒性,采用过亮、过暗、烟尘噪声和镜像等数据增强技术。此外,对YOLOv5的不同版本(YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x)进行比较,选择最优模型进行钻杆计数。计数过程中,结合钻杆面积跳变、IOU跳变等前置更新条件,进一步优化钻杆数量更新的准确性。结果结果表明,4种YOLOv5模型在当前数据中均达到了99.5%的准确率和100%的召回率,因此采用YOLOv5s作为后续计数检测模型。结论本文方法在模拟和真实退钻场景下均实现了100%的正确计数,展现出较高的准确性和鲁棒性。通过减少人工干预,显著提高了钻杆计数的自动化水平,具有广泛的应用前景,尤其在煤矿安全生产及其他工业自动化监控领域具有重要意义。
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关键词
钻杆计数
目标检测
时空融合
深度学习
瓦斯抽采
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职称材料
抽采钻孔瓦斯浓度原位检测技术及应用
被引量：
3
2
作者
赵伟
张文康
+3 位作者
刘德成
曹阳
夏代林
刘勇
《中国矿业》
2023年第6期138-145,共8页
准确检测瓦斯抽采参数对指导抽采负压调节,保障煤矿安全抽采具有重要意义。针对现有瓦斯抽采参数检测技术对于准确测量钻孔内原位瓦斯浓度存在困难的问题,基于激光检测原理设计了一种抽采钻孔瓦斯浓度原位检测设备。基于比尔-朗博定律...
准确检测瓦斯抽采参数对指导抽采负压调节,保障煤矿安全抽采具有重要意义。针对现有瓦斯抽采参数检测技术对于准确测量钻孔内原位瓦斯浓度存在困难的问题,基于激光检测原理设计了一种抽采钻孔瓦斯浓度原位检测设备。基于比尔-朗博定律推算瓦斯气体浓度解算公式,在此基础上完成了瓦斯抽采参数原位检测设备总体结构设计及瓦斯浓度传感器设计,开展了实验室设备性能测试及现场应用试验。研究结果表明,设备的相对误差、稳定性和响应时间均满足行业标准,同时该设备能够有效实现钻孔沿程瓦斯抽采参数检测,检测数据为煤矿高效负压调节及智能化开采提供数据支撑。
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关键词
负压调节
智能开采
光谱吸收
瓦斯抽采
原位检测
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职称材料
题名
基于YOLOv5的瓦斯抽采钻杆智能计数研究
被引量：
1
1
作者
赵伟
张文康
刘德成
王涛
王登科
夏代林
周礼赞
李志飞
机构
河南龙宇能源股份
有限公司
河南理工大学河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室
武汉天宸伟业物探科技有限公司
出处
《河南理工大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期81-88,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52174174)。
文摘
目的随着煤矿开采逐渐深入,瓦斯抽采作业的安全风险不断增加,钻杆计数的准确性对保障瓦斯抽采的安全和效率至关重要。传统的钻杆计数方法效率低、易出错,且难以适应复杂环境。方法本文基于YOLOv5深度学习模型,提出了一种结合时空信息融合的钻杆智能计数方法,通过实时处理煤矿井下的视频数据,实现钻杆的自动检测与计数。实验数据包括7组28段模拟退钻场景和10组真实退钻场景。为了增强模型的鲁棒性,采用过亮、过暗、烟尘噪声和镜像等数据增强技术。此外,对YOLOv5的不同版本(YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x)进行比较,选择最优模型进行钻杆计数。计数过程中,结合钻杆面积跳变、IOU跳变等前置更新条件,进一步优化钻杆数量更新的准确性。结果结果表明,4种YOLOv5模型在当前数据中均达到了99.5%的准确率和100%的召回率,因此采用YOLOv5s作为后续计数检测模型。结论本文方法在模拟和真实退钻场景下均实现了100%的正确计数,展现出较高的准确性和鲁棒性。通过减少人工干预,显著提高了钻杆计数的自动化水平,具有广泛的应用前景,尤其在煤矿安全生产及其他工业自动化监控领域具有重要意义。
关键词
钻杆计数
目标检测
时空融合
深度学习
瓦斯抽采
Keywords
drill rod counting
object detection
spatiotemporal fusion
deep learning
gas extraction
分类号
TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
抽采钻孔瓦斯浓度原位检测技术及应用
被引量：
3
2
作者
赵伟
张文康
刘德成
曹阳
夏代林
刘勇
机构
河南龙宇能源股份
有限公司
武汉天宸伟业物探科技有限公司
河南理工大学安全科学与工程学院
出处
《中国矿业》
2023年第6期138-145,共8页
文摘
准确检测瓦斯抽采参数对指导抽采负压调节,保障煤矿安全抽采具有重要意义。针对现有瓦斯抽采参数检测技术对于准确测量钻孔内原位瓦斯浓度存在困难的问题,基于激光检测原理设计了一种抽采钻孔瓦斯浓度原位检测设备。基于比尔-朗博定律推算瓦斯气体浓度解算公式,在此基础上完成了瓦斯抽采参数原位检测设备总体结构设计及瓦斯浓度传感器设计,开展了实验室设备性能测试及现场应用试验。研究结果表明,设备的相对误差、稳定性和响应时间均满足行业标准,同时该设备能够有效实现钻孔沿程瓦斯抽采参数检测,检测数据为煤矿高效负压调节及智能化开采提供数据支撑。
关键词
负压调节
智能开采
光谱吸收
瓦斯抽采
原位检测
Keywords
negative pressure regulation
intelligent mining
spectral absorption
gas extraction
in-situ detection
分类号
TD712 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv5的瓦斯抽采钻杆智能计数研究
赵伟
张文康
刘德成
王涛
王登科
夏代林
周礼赞
李志飞
《河南理工大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
抽采钻孔瓦斯浓度原位检测技术及应用
赵伟
张文康
刘德成
曹阳
夏代林
刘勇
《中国矿业》
2023
3
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
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