【摘 要】
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为解决现有露天矿电铲铲齿缺失状态靠人员观察进行识别的现状,构建一套电铲铲齿缺失状态的实时智能监测系统。该系统基于Caffe的深度学习框架,选择Faster RCNN算法,将铲齿模
【机 构】
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中国矿业大学（北京）资源与安全工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50904071,51274207).
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为解决现有露天矿电铲铲齿缺失状态靠人员观察进行识别的现状,构建一套电铲铲齿缺失状态的实时智能监测系统。该系统基于Caffe的深度学习框架,选择Faster RCNN算法,将铲齿模拟图片分为缺陷和完整2类,并分别对2类图像进行加噪、放缩、旋转、亮度调节等操作,以模拟现场复杂环境对采集样本的影响;为缩短样本图片检测时间,更好地实现系统的实时监测,对Faster RCNN算法中Proposal检测阶段进行改进,构建了电铲铲齿智能监测系统;通过对卷积神经网络和训练模型不断调整和修改,使得缺陷铲齿和正常铲齿的正确识
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