YOLO v3在煤矿钻孔图像裂隙智能识别中的应用

本文主要探讨了一种基于YOLO v3的深度卷积神经网络在煤岩钻孔图像裂隙智能识别中的应用。YOLO v3作为一种先进的目标检测算法，以其高效性和准确性著称于计算机视觉领域。作者首先深入解析了YOLO v3的目标检测原理，它通过将图像分割成网格，并对每个网格区域预测其包含的物体类别和位置，显著提高了实时性。 针对煤矿井下的复杂环境，研究人员选取了特定的钻孔图像数据集，该数据集是根据VOC 2007标准在井下环境中精心挑选和标注的，这有助于模型更好地理解和适应实际场景。他们选择Darknet-53作为基础网络结构进行模型训练，这种网络结构结合了深度学习的特性，特别是残差网络的设计，能够有效地解决深度网络训练过程中的梯度消失和爆炸问题。 实验结果显示，利用YOLO v3进行的钻孔图像裂隙检测表现出极高的精度和速度，能够在短时间内准确地识别出裂隙，这对于矿井安全监控和围岩裂隙机器的视觉导航至关重要。这一技术的应用，不仅简化了人工检测的工作负担，还能提高效率，降低风险，为煤炭开采行业的智能化和自动化提供了强有力的技术支持。 关键词方面，本文围绕“钻孔图像”、“裂隙识别”、“YOLO v3”、“深度学习”以及“残差网络”为核心，强调了深度学习技术在复杂工况下实现高精度目标检测的能力，尤其是在煤炭工业中的实际应用价值。这项研究展示了深度学习在解决实际问题中的强大潜力，为今后的工业智能监控系统开发提供了新的思路和技术基础。