典型文献
带式输送机上散状物料堆积视频实时检测
文献摘要：
针对非接触式散状物料堆积检测方法存在检测速度慢、在图像模糊场景下检测精度低、深度学习模型内存需求大等问题,提出了一种基于轻量化Mask-RCNN(掩码-区域卷积神经网络)的带式输送机上散状物料堆积视频实时检测方法.首先,通过暗通道先验算法对采集的图像进行预处理,以减少运输装载过程中粉尘造成的图像雾化现象,提高图像边缘特征.针对传统的Mask-RCNN的主干网络ResNet无法满足在嵌入式平台上对散状物料堆积进行实时检测的需求问题,将去雾预处理后的图像输入到基于MobileNetV2+特征金字塔网络(FPN)的主干网络中进行特征提取,生成特征图,并对主干网络进行轻量化设计,以部署在嵌入式平台上,对实时采集图像数据进行实例分割.为更精确地找到分割物体的边缘,提出了在传统Mask-RCNN的掩码分支中添加边缘损失的方法,利用全卷积网络层生成掩码,结合Scharr算子构造边缘损失函数,融合目标分类、边界框回归、语义信息得到实例分割图像.最后,通过判断散状物料堆积掩码内的像素值是否超过预设阈值实现散状物料堆积检测.实验结果表明:所提方法的模型内存需求降低到以ResNet101为主干网络的模型的1/5,经图像去雾预处理后的平均精度均值提高了 8％,单张图像平均检测时间为0.56 s,检测精度可达91.8％.
文献关键词：
矿用带式输送机;散状物料运输;物料堆积;视频实时检测;图像处理;暗通道先验算法;掩码-区域卷积神经网络;轻量化主干网络
中图分类号：
作者姓名：
唐俊;李敬兆;石晴;刘阳;宋世现;任成成
作者机构：
安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南 232001;淮北合众机械设备有限公司,安徽淮北 235000
文献出处：
引用格式：
[1]唐俊;李敬兆;石晴;刘阳;宋世现;任成成-.带式输送机上散状物料堆积视频实时检测)[J].工矿自动化,2022(10):62-68,75
A类：
MobileNetV2+,散状物料运输,轻量化主干网络
B类：
物料堆积,视频实时检测,非接触式,检测速度,速度慢,检测精度,深度学习模型,Mask,RCNN,掩码,区域卷积神经网络,暗通道先验算法,少运,装载过程,粉尘,雾化,图像边缘,边缘特征,嵌入式平台,需求问题,特征金字塔网络,FPN,特征图,轻量化设计,实时采集,采集图像,图像数据,实例分割,加边,全卷积网络,网络层,Scharr,损失函数,目标分类,边界框回归,语义信息,像素,求降,ResNet101,经图,图像去雾,平均精度均值,单张,检测时间,矿用带式输送机
AB值：
0.246276
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