【摘 要】
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提出一种基于YOLO v3的深度卷积神经网络检测识别数字钻孔图像裂隙自动识别方法。首先详细阐述了新版本YOLO v3目标检测原理,然后选取煤矿井下钻孔图像在VOC 2007上制作数据集,采用Darknet-53的网络结构进行训练。试验结果表明基于的YOLO v3的钻孔图像裂隙检测方法可以快速准确识别,为围岩裂隙机器的视觉识别提供了新技术支持。
【基金项目】
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江苏省高等学校大学生创新创业训练计划基金资助项目。
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提出一种基于YOLO v3的深度卷积神经网络检测识别数字钻孔图像裂隙自动识别方法。首先详细阐述了新版本YOLO v3目标检测原理,然后选取煤矿井下钻孔图像在VOC 2007上制作数据集,采用Darknet-53的网络结构进行训练。试验结果表明基于的YOLO v3的钻孔图像裂隙检测方法可以快速准确识别,为围岩裂隙机器的视觉识别提供了新技术支持。
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