【发明公布】一种基于深度学习的煤矸实时检测方法_安徽理工大学_202110832675.2 

申请/专利权人:安徽理工大学

申请日:2021-07-22

公开(公告)日:2021-09-24

公开(公告)号:CN113435542A

主分类号:G06K9/62(20060101)

分类号:G06K9/62(20060101);G06N20/00(20190101)

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2021.09.24#公开

摘要:本发明提供一种基于深度学习的煤矸实时检测方法,通过相机采集煤矸的样本数据集,并制作用于训练的煤矸数据集,用煤矸数据集对改进的YOLOv3目标检测网络进行训练,通过验证模型的性能,得到最优的煤矸检测模型;采集选矸机器人待抓取的煤矸图像,采用训练完成的改进的YOLOv3目标检测模型进行检测,对图像进行处理获取抓取目标的类别信息和位置信息,通过分拣机构完成煤和矸石的分选;煤矸检测流程共分为四个模块,图像预处理模块,特征提取模块、特征融合模块和目标检测模块。

主权项:1.一种基于深度学习的煤矸实时检测方法,通过相机采集煤矸的样本数据集,并制作用于训练的煤矸数据集,用煤矸数据集对改进的YOLOv3目标检测网络进行训练,通过验证模型的性能,得到最优的煤矸检测模型;采集选矸机器人待抓取的煤矸图像,采用训练完成的改进的YOLOv3目标检测模型进行检测,对图像进行处理获取抓取目标的类别信息和位置信息,通过分拣机构完成煤和矸石的分选。煤矸检测流程共分为四个模块,图像预处理模块,特征提取模块、特征融合模块和目标检测模块。

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权利要求:

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