公开(公告)号：CN117809177A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311698264.4

申请日：2023-12-12

申请人： 中国矿业大学

发明人： 王方田 ,  王志鹏 ,  张洋 ,  高朝 ,  韦小龙 ,  尹志华

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V20/40 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

摘要： 本发明公开了一种基于语义分割和联合损失函数的巷道围岩裂隙识别方法，包括构建、标注三种类型标签围岩钻孔裂隙数据集；数据增强与像素二值化均衡预处理；对增强后的钻孔数据集进行像素级分割；引入双阶段迁移学习训练模型；使用训练好改进的Deeplabv3+模型对钻孔裂隙测试集进行识别，并通过MIoU、PA进行分割效果评价；将预测的不同类型标签裂隙分割图像批量导入ImageJ软件进行设置像素图例标尺，得到实际长度参数。本方法在降低模型规模量级的同时确保从岩层中精准快速提取到环状裂隙、纵向裂隙及破碎区的深度特征信息，并得到细观裂隙量化指标，实现了围岩钻孔裂隙的自动化识别，为巷道围岩失稳评价提供了更可靠的参考依据。

公开(公告)号：CN117079013A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310900270.7

申请日：2023-07-21

申请人： 中国矿业大学

发明人： 王方田 ,  韦小龙 ,  刘超 ,  王志鹏

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

摘要： 本发明公开了基于跨阶段部分网络改进目标检测算法的煤矸识别方法，步骤包括：井下工作面采集煤矸图像进行预处理得到煤矸数据集；通过数据增强方法扩充煤矸数据集，并划分数据集得到训练集和测试集；采用跨阶段部分网络改进YOLOv7目标检测算法构建煤矸识别模型；采用三次迁移学习对模型进行训练；使用训练好的模型对煤矸测试集进行分类识别与位置检测。本方法通过改进YOLOv7目标检测算法实现了一种新型的煤矸识别模型，该煤矸识别模型的参数量更小同时对煤矸识别的精度更高，在模型的识别精度和速度之间取得了较好的平衡。