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面向边缘计算的矿区障碍检测模型研究 被引量：1
1
作者 阮顺领 王京 +1 位作者 顾清华 卢才武 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期141-152,共12页
近年来,随着矿用卡车自动驾驶技术的兴起,使得矿区道路行车障碍物检测变得至关重要,基于深度学习的目标检测模型应用于矿区道路障碍检测取得了显著的效果,为矿用卡车自动驾驶技术的完善提供了可能。为解决现有模型应用于矿区障碍物检测... 近年来,随着矿用卡车自动驾驶技术的兴起,使得矿区道路行车障碍物检测变得至关重要,基于深度学习的目标检测模型应用于矿区道路障碍检测取得了显著的效果,为矿用卡车自动驾驶技术的完善提供了可能。为解决现有模型应用于矿区障碍物检测,往往存在算法庞大与部署成本较高的问题,提出一种面向边缘计算平台的改进YOLOv8矿区道路障碍检测模型,该模型针对资源有限的边缘计算设备进行优化部署,以实现对障碍物的快速、精准检测。该模型在特征提取阶段,引入深度可分离卷积和通道注意力机制,提高模型对障碍物整体特征提取能力,从而提升对不同尺寸障碍物的检测精度;特征融合阶段采用BiFPN网络结构,轻量化颈部网络并自适应地调整融合权重,减少冗余信息,提高特征的表达能力;使用局部卷积PConv对检测头进行重新设计,减少网络参数量以提高检测效率;最后,通过引入Inner-CIoU函数对边界框损失进行优化,加快模型收敛速度并提升边界框定位效果。实验结果显示,该网络在所使用的矿区障碍物数据集上,mAP@0.5仅下降0.05的前提下,模型参数减少了44%,推理时间缩短了34%。相比其他轻量型检测网络,该模型在实验硬件设备上的检测速度更快,且在精度和轻量化之间实现了更好的平衡,为障碍物检测模型的实际部署提供了可行方案。 展开更多
关键词 露天矿区 边缘计算 障碍检测 轻量化模型 模型部署
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金属矿山企业生产计划优化方法 被引量：3
2
作者 马龙 卢才武 顾清华 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第9期34-42,共9页
针对金属矿山企业的单位开采与运输成本大、优化求解结果偏差大问题,首先,依据金属矿山企业编制开采计划的基本原则,以矿石开采与运输成本最小化为优化目标,利用整数规划方法,构建了金属矿山企业生产计划数学模型,其次,为了精准快速求... 针对金属矿山企业的单位开采与运输成本大、优化求解结果偏差大问题,首先,依据金属矿山企业编制开采计划的基本原则,以矿石开采与运输成本最小化为优化目标,利用整数规划方法,构建了金属矿山企业生产计划数学模型,其次,为了精准快速求解金属矿山企业生产计划模型,提出了改进的量子粒子群优化算法,采用进化速度和聚集度因子对算法中的惯性权重进行动态调整,并设计了双层可行域搜索策略,提高了算法的局部和全局搜索能力。最后,以某大型金属矿山企业采运生产作业为案例,通过与矿山实际生产指标、非线性规划结果以及粒子群优化结果进行比较分析。结果表明:在相同经济指标和参数环境下,本文算法优于其它两种优化方法,且每吨矿石的开采和运输成本减少了0.05元左右,降低了金属矿山企业的开采运输成本,提高了企业的整体经济效益。 展开更多
关键词 金属矿山 矿山企业 生产计划 改进的量子粒子群算法
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基于知识图谱的国内外人工智能应用领域对比研究 被引量：5
3
作者 徐家越 卢才武 黄玉森 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期301-312,共12页
近年来人工智能研究发展迅速,学科范围从计算机科学向脑科学、心理学等交叉学科和边缘学科扩展,受到相关领域学者的广泛关注.论文比较分析国内外人工智能领域的研究现状和前沿趋势,对科研人员进行相关研究具有重要借鉴意义.基于知识图... 近年来人工智能研究发展迅速,学科范围从计算机科学向脑科学、心理学等交叉学科和边缘学科扩展,受到相关领域学者的广泛关注.论文比较分析国内外人工智能领域的研究现状和前沿趋势,对科研人员进行相关研究具有重要借鉴意义.基于知识图谱的理念,以科学引文索引核心数据库及中国知网数据库作为数据来源,借助CiteSpace文献计量软件梳理2010年—2018年发表在国内外期刊上的人工智能领域的文献,绘制科学知识图谱,并分别从年度分布、知识基础、研究热点及前沿等方面进行对比分析.结果表明,国内外人工智能领域研究均经历繁荣阶段、稳定发展阶段和新一轮发展阶段,目前国内外的研究内容虽各有侧重,但总体上在大数据、机器学习等方面的研究正在成为热点. 展开更多
关键词 人工智能 知识图谱 文献计量学 可视化分析
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基于多特征融合的露天矿区道路负障碍检测 被引量：6
4
作者 阮顺领 鄢盛钰 +1 位作者 顾清华 卢才武 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2561-2572,共12页
随着智慧矿山概念的逐步落实,智能化、无人化逐渐在矿区落实,露天矿卡车无人驾驶日益成为矿山智能化建设的主要内容,为解决露天矿区复杂多变的道路因坑洼、塌陷等路面小部分下陷出现的非规则负障碍而导致矿区无人车、重载卡车侧翻等安... 随着智慧矿山概念的逐步落实,智能化、无人化逐渐在矿区落实,露天矿卡车无人驾驶日益成为矿山智能化建设的主要内容,为解决露天矿区复杂多变的道路因坑洼、塌陷等路面小部分下陷出现的非规则负障碍而导致矿区无人车、重载卡车侧翻等安全难题,提升矿区安全驾驶系数,提出一种多特征融合的露天矿区道路负障碍检测方法。该方法使用BiFPN特征融合模块,提高小型负障碍检测权重占比;引入空间和通道双注意力机制提高对负障碍边缘的特征提取和特征融合能力,从而提高对道路小尺度负障碍的检测精度;采用SIoU Loss作为模型边界框损失函数并使用K-means++方法优化Anchor以提高负障碍检测模型的收敛速度和边界框定位效果,并基于遗传算法优化超参数让模型更贴合矿区场景,最终实现对矿区道路负障碍的快速精准识别。实验表明该检测模型能快速准确识别复杂背景下露天矿区道路负障碍目标,对道路负障碍目标的检测精度、召回率、平均精确度均值分别达到了96.9%、89.9%、95.3%,且该模型大小仅有12.7 MB。对比其他主流检测网络,该网络模型更适合复杂环境下露天矿区非结构化道路行驶安全需求,且该检测模型的鲁棒性好,可适配于多种情况的露天矿区,为实际环境复杂多变的露天矿区非结构化道路负向障碍检测提供了可行的方法,为露天矿无人卡车安全生产运输提供安全预警。 展开更多
关键词 露天矿区 无人卡车 负障碍检测 特征融合 安全预警
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基于露天矿三维点云的非结构化道路语义分割方法 被引量：5
5
作者 卢才武 薛佳楠 +4 位作者 李萌 鄢盛钰 章赛 江松 何润丰 《煤炭学报》 CSCD 北大核心 2024年第S2期1295-1309,共15页
近年来在矿山智能化相关举措的逐步实施下,矿山行业朝着智能化、无人化方向发展。无人驾驶技术是当前露天矿智能化运输作业系统的重要组成部分,通过场景重建和识别获得准确的场景几何信息,是无人运输车辆应用于露天矿作业生产的先决条... 近年来在矿山智能化相关举措的逐步实施下,矿山行业朝着智能化、无人化方向发展。无人驾驶技术是当前露天矿智能化运输作业系统的重要组成部分,通过场景重建和识别获得准确的场景几何信息,是无人运输车辆应用于露天矿作业生产的先决条件。三维点云数据可以准确实现三维场景重建,而点云语义分割能够有效提取驾驶场景中道路环境的三维特征信息,实现无人驾驶对行驶环境区域的准确识别。相比城市结构化道路,露天矿场景下非结构化道路具有道路与地形边界特征模糊、无明显道路边沿、空间三维坐标跨度大等特点。为解决目前公开的非结构化道路数据集规模较少、样本分布不均匀以及主流点云语义分割算法对非结构化道路分割精度较低的问题,通过三维点云重建构造露天矿点云数据集,以及优化改进PointNet++算法,提出了一种适用于露天矿场景下非结构化道路的语义分割方法。基于SFM和MVS算法对采集到的多视点图像进行稠密点云重建,同时优化改进PointNet++,引入MLP、通道注意力机制以及基于点注意力的自注意力机制,设计了露天矿非结构化道路点云语义分割模型。为验证该方法的有效性,依据S3DIS数据集格式进行转换、划分并数据增强构建了2641组samples露天矿点云数据。通过模型训练的实验结果表明:改进后的算法进行分割测试比PointNet++的mIoU提升了4.9%,且分割性能良好。对比其他点云分割网络,该网络模型更适用于露天矿场景下的非结构化道路,能够满足矿区运输无人车对于可行域的行驶要求,为无人驾驶后续的决策与规划提供准确的三维环境信息。 展开更多
关键词 露天矿 智能开采 非结构化道路 三维点云 点云语义分割
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融合异质层次因果图的尾矿堆积坝安全状态分析 被引量：1
6
作者 阮顺领 韩思淼 +3 位作者 殷一涵 刘迪 刘佳佳 江松 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期53-62,共10页
为探究尾矿堆积坝内外部因素对堆积坝体安全状态的影响,提出基于异质层次图的尾矿堆积坝安全状态分析方法。该方法通过构建异质层次因果图,将环境、渗流场和应力场等关键因素与堆积坝安全状态建立联系,并结合异质节点属性特征,形成环-渗... 为探究尾矿堆积坝内外部因素对堆积坝体安全状态的影响,提出基于异质层次图的尾矿堆积坝安全状态分析方法。该方法通过构建异质层次因果图,将环境、渗流场和应力场等关键因素与堆积坝安全状态建立联系,并结合异质节点属性特征,形成环-渗-应安全状态分析指标体系;通过提出定量指标动态等级区间计算方法和安全状态等级计算模型,将坝体安全状态定性问题的模糊性转化为定量化表达,实现对尾矿堆积坝安全等级评价;以洛阳某尾矿坝为例验证模型的科学性。结果表明:该模型能合理定量分析因素与状态之间联系,并找出堆积坝负向演化的敏感性因素,给后续筑坝过程的安全管理提供决策依据。 展开更多
关键词 异质层次因果图 尾矿堆积坝 安全状态 云模型 集对分析
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基于CNN-aGRU融合模型的尾矿坝浸润线预测方法 被引量：10
7
作者 阮顺领 韩思淼 +2 位作者 张宁宁 顾清华 卢才武 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期119-127,共9页
为预防尾矿库溃坝安全事故,关联分析在线监测数据的深度,提出将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)融合的尾矿库浸润线安全态势预测方法,以掌握坝体的稳定性状况与安全发展态势。该方法综合考虑尾矿库监测数据复杂非线性和时序关联... 为预防尾矿库溃坝安全事故,关联分析在线监测数据的深度,提出将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)融合的尾矿库浸润线安全态势预测方法,以掌握坝体的稳定性状况与安全发展态势。该方法综合考虑尾矿库监测数据复杂非线性和时序关联性等特点,利用一维卷积神经网络(1D CNN)模型获取多源数据的局部关联特征和空间特征,并利用GRU模型获取浸润线数据的时序特征,采用自适应矩估计权重衰减优化算法(AdamW)优化模型梯度的自适应性,提高预测模型泛化能力和预测精度,并以河南洛阳某金属露天钼矿尾矿坝进行试验验证。试验结果表明:对比传统BP神经网络、长短期记忆网络(LSTM)、GRU等预测模型,该预测模型在平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、R 2几项关键指标上,分别达到0.01391562、0.005432、0.000045、0.006702、0.998334,实现对浸润线变化态势快速精准预测。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 门控循环单元(GRU) 尾矿坝 浸润线 自适应矩估计权重衰减优化算法(AdamW)
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基于粒径效应影响的尾矿毛细特性试验 被引量：9
8
作者 刘迪 卢才武 +1 位作者 连民杰 顾清华 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2746-2757,共12页
为探究尾矿粒径对尾矿坝毛细水上升的影响机制,利用自主研发的在线监测毛细水上升试验系统(简称OM-CRT系统),针对尾细砂、尾粉砂和尾粉土尾矿,分别开展不同粒径尾矿的毛细水上升全过程试验,得到了尾矿毛细水上升高度、上升速度与时间的... 为探究尾矿粒径对尾矿坝毛细水上升的影响机制,利用自主研发的在线监测毛细水上升试验系统(简称OM-CRT系统),针对尾细砂、尾粉砂和尾粉土尾矿,分别开展不同粒径尾矿的毛细水上升全过程试验,得到了尾矿毛细水上升高度、上升速度与时间的关系曲线及拟合方程,并分析毛细带不同断面含水率随时间的变化规律和影响因素。结果表明:尾矿毛细水上升湿润锋与时间呈对数函数关系,试验初期毛细水上升速度较快,随着试验时间的延长,毛细水上升速度逐渐减小并最终降为0,且毛细水上升高度及速度与尾矿粒径呈负相关;不同断面的瞬时含水率变化与时间的关系类似于水土特征曲线呈“S”形,3个柱体中含水率变化均随高度增长而减小;尾粉土试样底端毛细带的含水率为23.77%,形成了300 mm的稳定饱和毛细带。通过建立毛细管径与尾矿粒径的关系,进一步推导出粒径与毛细水上升高度的关系。毛细水上升试验很好地验证了尾矿中吸力以及毛细作用的存在,进一步验证了界面作用的原理。研究结果可为建立考虑毛细作用影响下的坝体稳定性分析方法和理论奠定基础,同时可为边坡等工程的稳定性研究工作提供一种新思路。 展开更多
关键词 尾矿 粒径效应 毛细特性 毛细水上升高度 瞬时含水量 饱和毛细带
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