【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测领域，尤其涉及一种结合虚拟样本的输煤皮带大块煤检测方法。
技术介绍
1、在煤炭行业中，输煤皮带的高效运作对于保障能源供应链的稳定性至关重要。其中，大块煤的检测是确保输煤皮带安全运行的一个关键环节。然而，现有的大块煤检测方法面临着若干挑战和局限性。首先，现有的大块煤检测技术，通常受限于有限的数据样本和环境因素。这些方法在复杂的实际应用环境中往往难以获得高准确性和高可靠性。尤其是在变化的煤炭种类和不同的操作条件下，这些方法的适应性和灵活性大打折扣。其次，获取足够多且多样化的真实样本进行算法训练是一个主要挑战。在实际环境中，由于大块煤出现的频率不高且形态各异，收集到的数据样本往往不足以训练出高效精准的检测算法。此外，对于不同煤种、不同环境条件下的大块煤，现有技术很难实现快速适应和高效检测。
2、因此，现有方法在数据采集、样本多样性和算法适应性方面存在明显不足，这直接影响了大块煤检测的效率和准确性。针对这些问题，迫切需要一种新的检测方法，能够利用先进的技术，如虚拟样本生成技术，来弥补真实样本的不足，提高检测算法...
【技术保护点】
1.一种结合虚拟样本的输煤皮带大块煤检测方法，其特征在于步骤如下：
2.根据权利要求1所述的检测方法，其中，在步骤1中，视频图像的标注包括对大块煤位置的边界框坐标进行标注。
3.根据权利要求1所述的检测方法，其中，在步骤2中，预处理包括调整分辨率、归一化。
4.根据权利要求1所述的检测方法，其中，在步骤3中，所述CycleGAN网络由2个生成器和2个判别器构成；生成器输入为4通道矩阵；采用UNet网络结构，其中下采样卷积核为4×4矩阵，步长为2，填充为1，激活函数采用LeakyReLU，上采样卷积核为4×4矩阵，步长为2，填充为1，...
【技术特征摘要】
1.一种结合虚拟样本的输煤皮带大块煤检测方法，其特征在于步骤如下：
2.根据权利要求1所述的检测方法，其中，在步骤1中，视频图像的标注包括对大块煤位置的边界框坐标进行标注。
3.根据权利要求1所述的检测方法，其中，在步骤2中，预处理包括调整分辨率、归一化。
4.根据权利要求1所述的检测方法，其中，在步骤3中，所述cyclegan网络由2个生成器和2个判别器构成；生成器输入为4通道矩阵；采用unet网络结构，其中下采样卷积核为4×4矩阵，...
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