[发明专利]基于动力学响应与深度学习的采掘物特征识别方法在审
| 申请号： | 202210486210.0 | 申请日： | 2022-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN114970606A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 路玲玲;李明起;宋宏伟;乐杰;杜文琦;袁武;王睿星 | 申请（专利权）人： | 中国科学院力学研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;E21C39/00 |
| 代理公司： | 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390 | 代理人： | 焦海峰 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于动力学响应与深度学习的采掘物特征识别方法，包括：在采掘头动臂上设置多个采样点，采集不同工况下每个采样点处的应变响应数据；提取每个采样点处的所述应变响应数据，通过特征提取、归一化处理得到应变响应特征数据，根据应变响应特征数据针对不同工况的离散性，筛选出对各类工况敏感的采样点，并将筛选出的采样点的应变响应特征数据整理为数据集；将数据集输入到采掘物特征识别网络模型中进行迭代训练，通过迭代训练后的采掘物特征识别网络模型识别各种工况下的采掘物种类和其厚度。本发明提出的识别方法实现了智能化采掘过程，解决了深海矿产资源采掘工作中基岩剔除工作量大、耗时长的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 动力学 响应 深度 学习 采掘 特征 识别 方法 | ||
【主权项】：
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