基于视觉识别的筛上杂物旋转目标检测方法技术

技术编号:40814600 阅读:23 留言:0更新日期:2024-03-28 19:35
本申请公开了一种基于视觉识别的筛上杂物旋转目标检测方法,使用初步检测网络模型对目标检测训练数据库中的数据进行分析,得到杂物图片中杂物的中心点坐标,得到目标检测框的长度和宽度;利用旋转修正网络训练样本对深度卷积神经网络进行目标检测框的角度分类训练,得到旋转修正网络模型;对旋转修正网络模型输出的角度利用深度卷积神经网络进行回归,得到长宽修正网络模型;通过旋转修正网络模型输出的角度和长宽修正网络模型输出的长度、宽度分别进行辅助判断,分别动态优化目标检测框的角度修正结果和长宽修正结果;结合两次识别及辅助判断结果获得待识别图片的旋转目标检测情况。该方案解决了现有技术中杂物的检测效率与精度较低的问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及矿物加工,尤其涉及一种基于视觉识别的筛上杂物旋转目标检测方法、计算机可读存储介质和杂物检测系统。


技术介绍

1、随着经济的不断发展,工业化过程的不断加快,社会对能源的需求也越来越大,煤炭是目前储量最多、分布最广的重要的常规能源。开采出来未经过加工的原煤中含有一定比例的杂物,对煤炭质量有不可忽视的影响,因此对原煤中杂物的去除是煤矿生产过程中不可缺少的环节。

2、在一些方案中,大量煤矿输入到振动筛上时会存在大量不同种类的杂物需要进行检测,具体来说:

3、振动筛上的杂物种类繁杂,一般情况下是由工人手工将各类杂物从煤矿中分拣出来,然而这种方式劳动强度极大,工作环境恶劣,生产效率低,杂物分选率也只接受工人的劳动素质,管理水平等外界因素影响,杂物分选质量得不到有效保证;而通过传统机器视觉的检测方法会不仅会由于外界光照随时间变化,检测效果大打折扣,并且振动筛上的杂物会由于初始传入时的位置、角度不同,振动筛产生振动而导致杂物位置、角度不固定,使目标检测的检测框出现一定的偏差,限制了杂物的检测效率与精度。


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技术实本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于视觉识别的筛上杂物旋转目标检测方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述基于视觉识别的筛上杂物旋转目标检测方法,其特征在于,在步骤1中,使用无监督图像质量评价方法进行质量评估,制作所述目标检测训练数据库的过程具体为:

3.根据权利要求1所述基于视觉识别的筛上杂物旋转目标检测方法,其特征在于,在步骤1中,移除外界随时间变化的阳光光照变化与分布在图像中光斑的影响的过程具体为:

4.根据权利要求1所述基于视觉识别的筛上杂物旋转目标检测方法,其特征在于,在步骤2中,构建所述初步检测网络模型过程具体还包括:

<p>5.根据权利要求...

【技术特征摘要】

1.一种基于视觉识别的筛上杂物旋转目标检测方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述基于视觉识别的筛上杂物旋转目标检测方法,其特征在于,在步骤1中,使用无监督图像质量评价方法进行质量评估,制作所述目标检测训练数据库的过程具体为:

3.根据权利要求1所述基于视觉识别的筛上杂物旋转目标检测方法,其特征在于,在步骤1中,移除外界随时间变化的阳光光照变化与分布在图像中光斑的影响的过程具体为:

4.根据权利要求1所述基于视觉识别的筛上杂物旋转目标检测方法,其特征在于,在步骤2中,构建所述初步检测网络模型过程具体还包括:

5.根据权利要求1所述基于视觉识别的筛上杂物旋转目标检测方法,其特征在于,在步骤3中,旋转修正网络训练样本制作过程具体为:

6.根据权利要求1所述基于视觉识别的筛上...

【专利技术属性】
技术研发人员:郭建军宋文革兰小进刘国杰何红为高攀刘钦聚
申请(专利权)人:国能神东煤炭集团有限责任公司
类型:发明
国别省市:

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