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一种基于深度学习和图像识别的矿用汽车装载量检测方法( A Method of Mining Truck Loading Volume Detection Based on Deep Learning and Image Recognition )
X Sun X Li D Xiao Y Chen B Wang
矿用卡车装载量的检测是露天开采的一项重要任务。针对目前矿用卡车装载量检测精度低、成本高的问题,提出了一种基于深度学习和图像识别的矿用卡车装载量检测模型。该模型的训练和测试数据由在实验室环境中拍摄的6000组图像组成。图像预处理后,利用VGG16网络模型对矿石图像进行预分类。显示分类结果并确定每个类别的可能性。然后利用分类结果和最小二乘算法计算矿用卡车装载量。利用5种矿用卡车装载量的标注图像数据,实现了矿用卡车的任意装载量检测,有效地解决了矿山数据难以获取而导致的一种标注数据类型缺失的问题。用均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)评价模型的拟合效果。实验结果表明,该模型具有较高的预测精度。平均绝对误差为17.85cm3。此外,本文利用400幅露天矿真实矿用卡车图像对模型进行了验证,平均绝对误差为2.53m3。实验结果表明,该模型具有较好的通用性,可以很好地应用于露天矿的实际生产。
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