YOLO v3在煤矿钻孔图像裂隙智能识别中的应用
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更新于2024-08-06
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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。
2020-07-07 上传
2020-05-10 上传
2024-08-13 上传
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2022-05-24 上传
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