典型文献
基于多源异构信息耦合的煤岩界面识别技术研究
文献摘要：
针对煤矿井下钻孔作业场景特点,分别选取了基于煤岩图像特征和基于钻进参数反馈的识别方法.为了提高煤岩界面识别准确性,对前述的2种识别方法采用深度学习模型实现了2种异构信息的耦合识别.耦合识别模型基于神经网络模型构建,以CNN卷积神经网络为基础,扩展得到深度残差神经网络模型,其结构主要由骨干网络、颈部网络、头部网络3个部分构成.通过数据库模型训练,得到最终识别方法.通过在煤矿井下进行现场钻孔试验,验证了识别方法的准确性,其中煤岩界面识别准确率达92%.
文献关键词：
自动化钻进;煤岩识别;图像识别;钻进参数;神经网络模型;耦合识别
中图分类号：
作者姓名：
李彦明;孙利海
作者机构：
瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室,重庆 400037;中煤科工集团重庆研究院有限公司,重庆 400039
文献出处：
引用格式：
[1]李彦明;孙利海-.基于多源异构信息耦合的煤岩界面识别技术研究)[J].矿业安全与环保,2022(05):6-10
A类：
自动化钻进
B类：
多源异构信息,信息耦合,煤岩界面识别,识别技术研究,煤矿井下钻孔,图像特征,钻进参数,前述,深度学习模型,模型实现,耦合识别,识别模型,深度残差神经网络,骨干网络,数据库模型,模型训练,钻孔试验,中煤,识别准确率,煤岩识别,图像识别
AB值：
0.298548
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