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基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法 被引量:5
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作者 曹现刚 李虎 +3 位作者 王鹏 吴旭东 向敬芳 丁文韬 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第1期57-65,共9页
为解决原煤智能化洗选过程中煤流中夹杂的异物对比度低、相互遮挡导致异物图像检测时特征提取不充分的问题,提出了一种基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法。通过引入Depth图像构建RGB图像与Depth图像的双特征金字塔网络(DFPN),采... 为解决原煤智能化洗选过程中煤流中夹杂的异物对比度低、相互遮挡导致异物图像检测时特征提取不充分的问题,提出了一种基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法。通过引入Depth图像构建RGB图像与Depth图像的双特征金字塔网络(DFPN),采用浅层的特征提取策略提取Depth图像的低级特征,用深度边缘与深度纹理等基础特征辅助RGB图像深层特征,以有效获得2种特征的互补信息,从而丰富异物特征的空间与边缘信息,提高检测精度;构建了基于坐标注意力与改进空间注意力的跨模态注意力融合模块(CAFM),以协同优化并融合RGB特征与Depth特征,增强网络对特征图中被遮挡异物可见部分的关注度,提高被遮挡异物检测精度;使用区域卷积神经网络(R-CNN)输出煤炭异物的分类、回归与分割结果。实验结果表明:在检测精度方面,该方法的AP相较两阶段模型中较优的Mask transfiner高3.9%;在检测效率方面,该方法的单帧检测时间为110.5 ms,能够满足异物检测实时性需求。基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法能够以空间特征辅助色彩、形状与纹理等特征,准确识别煤炭异物之间及煤炭异物与输送带之间的差异,从而有效提高对复杂特征异物的检测精度,减少误检、漏检现象,实现复杂特征下煤炭异物的精确检测与像素级分割。 展开更多
关键词 煤炭异物检测 实例分割 双特征金字塔网络 跨模态注意力融合 Depth图像 坐标注意力 改进空间注意力
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基于DC-UNet的煤矿掘进巷道断面裂隙图像检测方法 被引量:1
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作者 董征 张旭辉 +3 位作者 杨文娟 康乐 汤杜炜 田琛辉 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期224-232,共9页
【目的】煤矿巷道断面裂隙检测可表征巷道地质情况,指导掘进与支护工程。传统的巷道断面裂隙图像处理方法容易受到煤矿井下复杂环境的影响,导致裂隙检测效率较低。【方法】提出一种基于DC-UNet模型的巷道断面裂隙检测方法,可部署在移动... 【目的】煤矿巷道断面裂隙检测可表征巷道地质情况,指导掘进与支护工程。传统的巷道断面裂隙图像处理方法容易受到煤矿井下复杂环境的影响,导致裂隙检测效率较低。【方法】提出一种基于DC-UNet模型的巷道断面裂隙检测方法,可部署在移动端与嵌入式设备,实时有效地检测巷道断面裂隙情况,提高裂隙检测效率。首先,建立了巷道断面裂隙图像数据集,使用图像数据增强技术增加原始图像数据集,并对数据集图像进行标注。随后,基于DC-UNet网络构建了裂隙检测与裂隙参数计算框架,通过改进深度可分离卷积(depthwise separable convolution,DwConv)与引入双重注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),提高了模型的轻量化与检测精度。DwConv替代传统卷积操作,降低了模型的参数量和计算量;CBAM模块通过串联通道注意力与空间注意力,提高了模型在低照度多粉尘复杂井下环境中的裂隙语义信息。最后,将所提算法与现有图像处理算法进行了对比,并将模型导入到移动端设备中进行验证。【结果和结论】结果表明:改进模型的裂隙检测精度为92%,相比于传统图像处理方法,检测精度得到了提高;改进模型部署在移动端设备,数据量为7.52 MB,相比于原有模型减少了68.9%,降低了模型的计算量;占用空间为19.43 MB,相比于原有模型降低了80.2%,提高了模型的轻量化水平;检测时间为0.075 s,满足现场检测实时性的要求,提高了检测速度。提出的改进算法可以满足煤矿井下掘进断面裂隙检测要求,为煤矿巷道裂隙检测与巷道掘进工程奠定了基础。 展开更多
关键词 巷道断面 裂隙检测 DC-UNet模型 模型轻量化 图像识别 语义分割 煤矿
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煤矿井下采掘工作场景非均质图像去雾与增强技术 被引量:1
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作者 张旭辉 解彦彬 +6 位作者 杨文娟 张超 万继成 董征 王彦群 蒋杰 李龙 《煤田地质与勘探》 北大核心 2025年第1期245-256,共12页
【目的】针对煤矿井下采掘作业中采煤和除尘活动引发尘雾分布不均及复杂光照条件,导致视频图像模糊不清、信息量和细节丢失等问题,提出了一种井下采掘工作场景非均质图像去雾与增强技术。【方法】首先对雾图进行区域分割,计算不同亮度... 【目的】针对煤矿井下采掘作业中采煤和除尘活动引发尘雾分布不均及复杂光照条件,导致视频图像模糊不清、信息量和细节丢失等问题,提出了一种井下采掘工作场景非均质图像去雾与增强技术。【方法】首先对雾图进行区域分割,计算不同亮度区域的全局暗通道环境光均值,并与通过自适应伽马矫正和多尺度高斯滤波得到的局部亮通道环境光进行加权融合,以获得精确的环境光估计。为了保证图像细节的同时实现自然去雾效果,采用多尺度融合矫正技术处理透射图,并利用联合双边滤波得到精细化的透射图,结合大气散射模型,实现尘雾图像的清晰化。针对去雾后的图像整体较暗且对比度不足,进一步采用修正白平衡处理,将图像转换到HSV空间,提出自适应饱和度矫正和改进对比度增强算法,并结合拉普拉斯锐化提升图像的细节和对比度。【结果和结论】通过选取DCP、MRP、OSFD、MF-LIME、CEEF 5种算法处理真实典型的场景图像,并采用多项指标与本研究算法处理结果进行对比实验,结果表明:与新颖优秀算法的最优指标对比,提出算法相比CEEF在平均梯度的平均提升约为两倍,提升了图像的清晰度;相比MRP的信息熵平均降低约为1%,保留了更多图像信息;相比OSFD的标准差平均提升约为6%,改善了图像对比度;相比CEEF的FADE平均降低约为23%,能更有效地降低尘雾密度且运行速度较快,表现出更优越的性能。提出的算法能够有效提高煤矿井下采掘工作场景中模糊图像的视觉效果和图像质量,增强了其在工程应用中的实用性。 展开更多
关键词 区域分割 暗亮通道融合 对比度增强 修正白平衡 自适应饱和度矫正 采掘作业
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可重构智能表面辅助的毫米波信道估计算法 被引量:2
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作者 郭甜 张旭辉 +1 位作者 吴雨佳 王悦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期3612-3621,共10页
针对可重构智能表面(RIS)辅助的毫米波通信中信道状态信息难以获取问题,该文给RIS的部分器件配备射频链,以分开估计基站(BS)/用户(UE)到RIS之间的信道。根据该结构,提出一种低复杂度的信道估计算法。该算法首先采用解耦原子范数最小化(A... 针对可重构智能表面(RIS)辅助的毫米波通信中信道状态信息难以获取问题,该文给RIS的部分器件配备射频链,以分开估计基站(BS)/用户(UE)到RIS之间的信道。根据该结构,提出一种低复杂度的信道估计算法。该算法首先采用解耦原子范数最小化(ANM)方法将信道的离开角和到达角的2维角度估计问题转化为两个1维的角度估计的半正定规划(SDP)问题;其次,利用交替方向乘子算法(ADMM)对该SDP问题进行求解,采用动量梯度下降法对信道矩阵参数进行更新以避免矩阵求逆运算,并通过对迭代步长和信道矩阵参数的联合优化以获得更加精准的信道估计值;最后利用信号的2维角度和信道矩阵参数得到路径增益估计。仿真结果表明,该算法达到了优良的信道估计性能,且在确保信道估计性能的系统参数设置下,该算法的复杂度较低。 展开更多
关键词 信道估计 可重构智能表面 原子范数最小化 交替方向乘子法
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面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究 被引量:28
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作者 曹现刚 刘思颖 +2 位作者 王鹏 许罡 吴旭东 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期237-246,共10页
随着煤炭分选行业对智能化干分选煤技术需求和煤矸图像识别方法需求的增长,研究煤矿复杂分选条件下煤矸混合特征图像的识别方法显得愈发重要。依据深度学习、图像识别和无线通信等理论,设计基于卷积神经网络的煤矸识别定位系统。根据煤... 随着煤炭分选行业对智能化干分选煤技术需求和煤矸图像识别方法需求的增长,研究煤矿复杂分选条件下煤矸混合特征图像的识别方法显得愈发重要。依据深度学习、图像识别和无线通信等理论,设计基于卷积神经网络的煤矸识别定位系统。根据煤矿分选过程的复杂条件,分析煤矸表面特征的5种状态类别,构建煤矸数据集。基于迁移学习的改进AlexNet网络和RPN网络获取煤矸混合特征图像样本的分类信息和像素坐标,通过相机标定方法获得像素坐标在相机坐标系中的位置坐标。构建煤矸分拣机器人分布式控制系统的局域网络,实现识别定位系统与主控系统的实时煤矸检测信息交互。基于煤矸识别定位系统对煤矸图像的检测模型进行测试,试验结果表明,煤矸识别定位系统的识别模型检测准确率可达90.17%,煤矸目标最大定位误差9.45 mm,系统响应测试时间低于350 ms,满足煤矿复杂分选的基本要求。该煤矸识别模型对煤矸混合特征图像具有较好的检测结果,为煤矸图像识别方法应用于煤矿智能化分选发展提供了研究基础。 展开更多
关键词 煤矸图像检测 煤矸分拣机器人 煤矸识别定位系统 多源煤矸数据集 深度学习
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煤矿设备状态监测系统设计 被引量:14
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作者 曹现刚 段欣宇 +2 位作者 张梦园 雷卓 李彦川 《工矿自动化》 北大核心 2021年第5期101-105,共5页
针对煤矿井下设备群同时作业时设备监测数据高并发导致的低传输效率问题,提出了一种煤矿设备状态监测系统设计方案。该系统通过数据集成网关有效消除传感器网络的异构性:在数据集成网关中对不同传感器进行注册,利用传感器网络协议适配... 针对煤矿井下设备群同时作业时设备监测数据高并发导致的低传输效率问题,提出了一种煤矿设备状态监测系统设计方案。该系统通过数据集成网关有效消除传感器网络的异构性:在数据集成网关中对不同传感器进行注册,利用传感器网络协议适配器调用不同传感器网络协议解析接口来消除传感器网络的异构性,生成统一格式的Java Script Object Notation(JSON)数据,并将数据发送到对应的消息推送服务中,通过ActiveMQ消息队列中的Queue通道进行点对点传输,数据传输服务将消息实时推送到网络传输模型中,实现设备状态数据的高并发传输,保证监测数据的实时性和可靠性。采用Netty网络传输模型避免空轮询导致的服务器负载增加,提高监测数据传输效率:在数据采集过程中,多个设备同时作业导致数据采样频率和传感器终端的并发请求数量升高,Netty模型中的Epoll模式优先处理已就绪的I/O连接,从而减少空轮询现象。测试结果表明,随着系统并发请求次数增加,采用Java Non-blocking I/O(NIO)模型比采用Netty模型的系统CPU使用率高28%;在系统并发请求次数相同的情况下,采用Java NIO模型的系统平均响应时间大于采用Netty模型的系统。采用Netty模型能有效提升煤矿设备状态监测系统的高并发处理能力,满足设备监测数据高效传输要求。 展开更多
关键词 煤矿设备状态监测 传输控制协议 集成网关 Netty 并发请求数量
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多因素光照条件下高质量煤矸图像获取方法研究 被引量:7
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作者 曹现刚 郝朋英 +3 位作者 王鹏 刘思颖 吴旭东 霍小泉 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期455-463,共9页
针对在线选煤过程中,光照条件不足引起煤矸表面特征成像质量差,煤矸识别率低下的问题,提出一种融合光源分布、色温、光照强度等多因素条件的新型高质量煤矸图像获取方法。首先,针对煤矸流实际洗选过程中光照条件的复杂性导致的光照不均... 针对在线选煤过程中,光照条件不足引起煤矸表面特征成像质量差,煤矸识别率低下的问题,提出一种融合光源分布、色温、光照强度等多因素条件的新型高质量煤矸图像获取方法。首先,针对煤矸流实际洗选过程中光照条件的复杂性导致的光照不均匀问题,基于九点取样法研究了不同入射角度对光照均匀度的影响,确定适用于煤流的最佳入射角度。然后,针对不同色温引起色彩还原性不同导致煤矸图像失真的问题,采用MSE、PSNR和SSIM等指标量化分析多样本单一种类煤矸图像失真情况,通过TOPSIS算法研究不同色温的光源对煤、矸石,以及混合煤矸石3种不同工况图像失真情况的影响,确定成像质量最优的色温。最后,考虑在线光照强度变化影响煤矸表面特征信息的表达,基于不同照度下煤矸表面特征响应曲线,建立曝光时间、输送带速度和环境光强的关联关系,量化表面区分度较大的照度区间,确定最佳光照条件。通过融合多因素光照条件下高质量图像获取方法建立煤矸识别系统,并对SSD和Faster-RCNN目标检测模型进行实验验证。结果表明:该方法在很大程度上提高了煤矸图像质量,煤矸识别准确率提高10.5%,为煤矸智能分选系统提供更为准确的数据支撑,对提高原煤入选率具有一定应用推广价值。 展开更多
关键词 选煤 照明技术 图像质量 TOPSIS法 深度学习 煤矸识别
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考虑含矸率时变性的多臂协同策略优化方法 被引量:5
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作者 曹现刚 乔欢乐 +2 位作者 吴旭东 王鹏 范智海 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第11期1887-1894,共8页
针对煤炭生产过程中,原煤含矸率时变性引起分拣效率低的问题,本文综合考虑矸石质量、矸石识别置信度、机械臂分拣时间等因素,通过一种多因素融合效益矩阵的方法,优化时变含矸率条件下的多机械臂煤矸分拣策略。提出了一种基于效益矩阵的... 针对煤炭生产过程中,原煤含矸率时变性引起分拣效率低的问题,本文综合考虑矸石质量、矸石识别置信度、机械臂分拣时间等因素,通过一种多因素融合效益矩阵的方法,优化时变含矸率条件下的多机械臂煤矸分拣策略。提出了一种基于效益矩阵的多机械臂协同策略模型,以分拣效益和拣矸率共同作为策略的评价标准。通过采用相似性原理,构建小样本矸石流模型;利用熵权法量化效益矩阵的元素参量;最后,采用FCFS策略方法及本文策略方法进行多组对比实验,实验结果表明,通过效益矩阵优化的多臂协同策略能够有效解决过矸量大时的矸石任务分配问题,相对FCFS策略方法,提高拣矸率的同时,有效提高了选煤质量。 展开更多
关键词 煤矸分选 多机械臂协同 多任务分配 效益矩阵
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