基于深度学习算法的矿用巡检机器人设备识别

论文摘要

为了实现矿用巡检机器人对煤矿井下设备的识别与匹配,通过基于卷积神经网络的深度学习算法建立了煤矿设备类型识别模型,分别在明亮环境下、昏暗环境下以及设备重叠情况下采集大量待识别设备图像样本,再对识别模型进行训练,实现巡检机器人对煤矿设备的精确识别与分类。使用基于粒子群优化的SVM(support vector machine,支持向量机)建立了煤矿设备匹配模型,将巡检机器人相对于煤矿坐标系的三轴位置信息、三自由度角度和视觉相机转角作为匹配模型的输入量,将相机视野中设备序号作为输出量,实现煤矿设备类型识别模型识别出的设备与已知设备序号一一对应。实验结果表明基于深度学习算法的煤矿设备类型识别模型对外界的干扰不敏感,识别准确率高;基于SVM的煤矿设备匹配模型的匹配准确率达到了93.2%,在匹配准确率的训练和测试效率上均优于基于BP(back propagation,反向传播)神经网络的匹配模型。研究结果可为煤矿井下巡检机器人的研制提供参考。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 卢万杰,付华,赵洪瑞

关键词: 巡检机器人,深度学习算法,支持向量机,目标识别,设备匹配

来源: 工程设计学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 矿业工程,自动化技术

单位: 辽宁工程技术大学机械工程学院,辽宁工程技术大学电气工程学院,煤科集团沈阳研究院有限公司

基金: 辽宁省自然科学基金指导计划项目（20180550438）

分类号: TD67;TP242;TP18

页码: 527-533

总页数: 7

文件大小: 9476K

下载量: 252

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