典型文献
一种基于深度网络的胶带煤流粒度估计方法
文献摘要：
虽然基于机器学习的粒度估计方法在矿物领域得到了广泛应用,然而由于煤炭的物理特性,造成其在图像中边缘信息不足,难以检测.因此当前胶带煤流的粒度估计仍然采用人工方式进行.针对人工巡检效率低,无客观量化标准的现状,提出一种旨在平衡光照分布的图像增强方法,并构造SSD-ResNet50深度网络用于检测胶带中块状煤,估计煤流粒度.首先,利用一种非线性自适应直方图均衡化与改进中值滤波的图像增强方法增强胶带上物料之间的区分度,提高暗区煤块的可分辨性.然后,提出SSD-ResNet50深度网络结构对块状物料进行检测,评估块状物料的粒度信息.根据实验结果,该方法检测准确度高达88.65％,单张图片的推理时间为160ms.可以有效实时估计胶带煤流粒度的组成信息,提升巡检效率,达到自动估计胶带煤流粒度的目的.
文献关键词：
煤流粒度估计;深度网络;图像增强;工矿智能化
中图分类号：
作者姓名：
张卿;冯化一;张虎平;楚遵勇;王佳乐
作者机构：
国电建投内蒙古能源有限公司,内蒙古鄂尔多斯 017000;天津美腾科技股份有限公司,天津 300000
文献出处：
引用格式：
[1]张卿;冯化一;张虎平;楚遵勇;王佳乐-.一种基于深度网络的胶带煤流粒度估计方法)[J].煤炭加工与综合利用,2022(07):49-54
A类：
煤流粒度估计,160ms,工矿智能化
B类：
胶带,估计方法,基于机器学习,物理特性,边缘信息,人工巡检,巡检效率,量化标准,光照分布,图像增强,增强方法,SSD,ResNet50,块状,自适应直方图均衡化,中值滤波,方法增强,带上,区分度,煤块,深度网络结构,状物,检测准确度,单张,推理时间,实时估计,组成信息
AB值：
0.310718
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