多任务卷积神经网络在带式输送机检测中的应用

"基于图像识别的带式输送机输煤量和跑偏检测方法通过采用多任务卷积神经网络（MT-CNN），提高了检测效率和准确性。传统的CNN方法需要两个独立的网络进行输煤量和跑偏的检测，而MT-CNN则允许这两个任务共享同一网络结构和参数，降低了网络复杂性。研究中，MT-CNN模型基于VGGNet进行了改进，包括增大卷积核和池化核的尺寸，减少全连接层通道，以及调整输出层结构。在图像预处理步骤中，进行了灰度化、中值滤波和感兴趣区域提取。经过训练，MT-CNN在测试数据集上的检测准确率达到了97.3%，平均处理一张图像的时间约为23.1毫秒。这种方法在实际现场运行中也得到了验证，显示出了良好的效果。" 本文探讨的是利用图像识别技术改进带式输送机的输煤量和跑偏检测。传统的卷积神经网络(CNN)方法通常需要两个单独的网络分别处理输煤量和跑偏的检测任务，这样的设计导致网络结构复杂、参数多、计算量大，从而影响了检测速度和性能。为解决这个问题，研究者提出了基于多任务卷积神经网络(MT-CNN)的检测方法。 MT-CNN的核心在于其多任务学习能力，使得输煤量检测和跑偏检测可以共享同一网络的底层结构和参数，有效降低了网络的复杂性。在模型构建上，研究者对VGGNet模型进行了优化，主要改动包括增大卷积核和池化核的大小，以增强特征提取的能力；减少全连接层的通道数量，以减小模型规模，降低过拟合风险；同时，调整输出层结构以适应两个检测任务的需求。 在实际应用中，首先对输送带图像进行预处理，包括转换为灰度图像以减少颜色信息的影响，利用中值滤波器去除噪声，以及通过提取感兴趣区域来聚焦于关键信息。然后，使用这些预处理后的图像构建训练数据集和测试数据集，对MT-CNN进行训练。训练完成后，MT-CNN能快速准确地对新的输送带图像进行识别分类，实现了输煤量和跑偏的实时检测。 实验结果显示，MT-CNN在测试数据集上的检测准确率高达97.3%，且每张图像的平均处理时间仅为23.1毫秒，证明了该方法在提高检测效率的同时保持了高精度。此外，该方法在实际工作环境中的验证进一步证实了其在带式输送机监控领域的有效性。 基于MT-CNN的带式输送机输煤量和跑偏检测方法通过优化网络结构和利用多任务学习，成功地提升了检测性能，降低了计算负担，对于工业自动化和智能监控领域具有重要的应用价值。