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一种基于深度学习的刮板机输煤煤量监测方法及系统
发明专利未知
10权利要求 · 2 独立
§ Ⅰ
卷宗概要
发明人
苏醒; 王盼; 陈云; 李星帅; 马恩龙; 朱永年; 王晨辉; 刘宇轩; 顾玉海
申请日
Jul 1, 2026
公开日
Oct 27, 2026
IPC 分类
G06T 5/70 (2024.01)G06T 5/80 (2024.01)G06T 7/11 (2017.01)G06T 7/30 (2017.01)G06T 7/55 (2017.01)G06T 7/80 (2017.01)G06V 10/764 (2022.01)G06V 10/26 (2022.01)G06V 10/82 (2022.01)
本发明公开了一种基于深度学习的刮板机输煤煤量检测方法及系统。本发明通过多视角图像采集获取煤流图像序列,经时间同步、空间标定建立统一三维坐标系,构建多角度投影数据集;再通过煤流区域体素离散形成三维体素网格,结合反投影约束与深度特征引导迭代反演得到煤流三维分布概率场;依托输送运动及质量连续性约束校正得到动态三维密度场,最终通过截面积分结合输送速度、煤体密度计算得到累计煤量。本发明解决了传统二维检测方式精度低、易受遮挡干扰、检测结果波动大的问题,可精准还原煤流三维分布,有效抑制检测误差与数据跳变,适配复杂工矿,提升煤量检测的稳定性与准确性。
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