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摘要:
针对现有煤矿井下输煤大块物检测方法存在无法检测大块物数量且检测精度不高的问题,提出了一种基于改进HED神经网络融合Canny算子的煤矿井下输煤大块物检测方法.采用提取反射分量结合边缘保留滤波方法对采集的图像进行预处理,增强图像亮度、对比度,加深图像边缘信息;将预处理的图像代入改进的HED神经网络与Canny算子的融合模型中,得到连续的大块物边缘图像,根据边缘图像做非运算得到二值化填充图像;对二值化填充图像中的大块物进行矩形标注,计算出大块物像素个数与面积;统计大块物数量并判断大块物面积是否高于设定阈值,若高于设定阈值,则报警.实验结果表明,基于改进HED神经网络融合Canny算子的煤矿井下输煤大块物检测方法具有较好的边缘检测效果,能够有效降低图像边缘检测误差,有效统计出大块物数量,并能计算出大块物的面积.
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文献信息
篇名 一种煤矿井下输煤大块物检测方法
来源期刊 工矿自动化 学科 工学
关键词 胶带运输 输煤 大块物检测 反射分量 HED神经网络 边缘检测
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 实验研究
研究方向 页码范围 63-68
页数 6页 分类号 TD634
字数 4625字 语种 中文
DOI 10.13272/j.issn.1671-251x.2019090067
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杜京义 西安科技大学电气与控制工程学院 74 454 10.0 19.0
2 郝乐 西安科技大学电气与控制工程学院 2 0 0.0 0.0
3 王悦阳 重庆大学大数据与软件学院 1 0 0.0 0.0
4 杨若楠 西安科技大学电气与控制工程学院 2 0 0.0 0.0
5 文静怡 西北大学公共管理学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
胶带运输
输煤
大块物检测
反射分量
HED神经网络
边缘检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工矿自动化
月刊
1671-251X
32-1627/TP
大16开
江苏省常州市木梳路1号中煤科工集团常州自动化研究院内
28-162
1973
chi
出版文献量(篇)
6068
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11
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33991
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