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摘要:
出矿量是矿山企业制定生产计划的一个重要指标,而目前绝大多数地下矿山采用人工清点载矿矿车数的方式估算出矿量,该计量方式存在估算误差大等缺点,严重影响了矿山企业生产计划的合理制定.本文采用图像识别与密度模型建模相结合的方法,通过对矿石堆图像信息进行三维重建形成体积模型,构建了一个图像特征—密度库,设计并开发了一套基于图像识别的井下机车载矿量计量系统.经现场反复试验证明,该计量系统运行稳定可靠,机车载矿量计算误差小于5%,较好地解决了目前矿山企业出矿量估算不准确的问题,提高了出矿量计算的准确度,为矿山企业制定生产计划提供了详实可靠的数据.
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文献信息
篇名 基于图像识别的井下机车载矿量计量系统
来源期刊 黄金科学技术 学科 工学
关键词 图像识别 三维重建 密度模型 计量系统 井下机车 出矿量
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 采选技术与矿山管理|Mining Technology and Mine Management
研究方向 页码范围 131-140
页数 10页 分类号 TP274+.5
字数 语种 中文
DOI 10.11872/j.issn.1005-2518.2022.01.135
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像识别
三维重建
密度模型
计量系统
井下机车
出矿量
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
黄金科学技术
双月刊
1005-2518
62-1112/TF
16开
甘肃兰州天水中路8号中科院资源环境科学信息中心
54-123
1988
chi
出版文献量(篇)
2383
总下载数(次)
3
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