【摘 要】
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矿用带式传输机上的异物一直是影响矿山安全生产的重要因素之一。矿用带式传输机上异物引发的事故频现,其原因往往是没有对矿用带式传输机上的异物进行检测与剔除。这些异物的存在可能会造成皮带以及相关机械的损坏,进而引发严重的安全生产事故。本文以矿用带式传输机上可能导致安全生产事故的异物为研究对象,探讨一种高速且准确的异物检测方法,保障矿用带式传输机的生产安全。主要研究工作有:（1）矿用带式传输机异物样本数据
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矿用带式传输机上的异物一直是影响矿山安全生产的重要因素之一。矿用带式传输机上异物引发的事故频现,其原因往往是没有对矿用带式传输机上的异物进行检测与剔除。这些异物的存在可能会造成皮带以及相关机械的损坏,进而引发严重的安全生产事故。本文以矿用带式传输机上可能导致安全生产事故的异物为研究对象,探讨一种高速且准确的异物检测方法,保障矿用带式传输机的生产安全。主要研究工作有:（1）矿用带式传输机异物样本数据集的构建。采用水平镜像,垂直镜像以及仿射变换对采集到的有限矿用带式传输机异物图像样本数据集进行扩充;通过自适应直方图,中值滤波等方法对扩充后的样本数据进行增强。（2）采用Center-Net算法作为异物检测的基础模型,为实现矿用带式传输机上异物的精确检测,采用CIOU损失函数代替模型中的损失函数,加快模型的收敛速度。在此基础上对Hourglass-104特征提取网络加入注意力机制模块,提升对矿用带式传输机异物的提取能力。完成异物检测模型精度提升后,使用深度可分离卷积替代矿用带式传输异物检测模型残差结构中的普通卷积,加快模型运算速度。（3）针对本文提出的矿用带式传输机异物检测,设立相应的评价指标。分别使用精准度（precision）,平均精度（AP）,平均精度均值（MAP）和模型推理速度（FPS）对矿用带式传输机异物检测模型的识别准确度与模型的运行速度进行评价。利用本文提出的Mine-Center-Net对长条形,多边形和圆形异物的识别精度分别达到0.800,0.950和0.911。相较于Center-Net,SSD,YOLO V3,Faster R-CNN,平均精度均值分别提高了8.30%,8.30%,22.30%,13.70%。为矿用带式传输机异物的准确检测提供了新方法。
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