[发明专利]基于深度迁移学习的带式输送机煤流量双目视觉测量方法有效
| 申请号： | 202011509023.7 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112561887B | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 杨春雨;顾振;张鑫;周林娜;代伟;马磊;王国庆 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/62;G06T7/13;G06T7/136;G06T5/40;G01B11/24 |
| 代理公司： | 北京淮海知识产权代理事务所(普通合伙) 32205 | 代理人： | 张旭 |
| 地址： | 221000*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度迁移学习的带式输送机煤流量双目视觉测量方法，依据Bouguet图像校正算法、直方图均衡化图像增强算法以及霍夫变换图像分割算法，进行煤料图像预处理；依据煤料立体匹配数据集，对预训练PSM‑Net模型进行迁移学习，建立针对煤料立体匹配任务的深度学习模型，并运用双目视觉测量原理进行煤料三维信息计算；采用三棱柱网格化微分遍历求和计算负载胶带体积，并通过空载胶带与负载胶带差分计算获取运载煤流量。本发明采用双目视觉采集数据实现了非接触式测量，且通过深度迁移学习立体匹配模型PSM‑Net、GPU加速计算以及差分计算，实现了稳定、准确以及快速地进行带式输送机运载煤流量计算，同时提高了该方法使用的简便性和实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 迁移 学习 输送 流量 双目 视觉 测量方法 | ||
【主权项】：
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