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矿用输送带纵向撕裂视听融合检测方法
被引量:
1
1
作者
高瑜璋
乔铁柱
车剑
《电子测量技术》
北大核心
2022年第7期131-136,共6页
输送带撕裂检测是煤矿安全生产中非常重要的部分。本文提出了一种新的输送带纵向撕裂检测方法—视听融合检测方法。视听融合方法使用可见光CCD和麦克风阵列采集输送带在不同运行状态下的图像和声音。通过对采集到的图像和声音进行处理...
输送带撕裂检测是煤矿安全生产中非常重要的部分。本文提出了一种新的输送带纵向撕裂检测方法—视听融合检测方法。视听融合方法使用可见光CCD和麦克风阵列采集输送带在不同运行状态下的图像和声音。通过对采集到的图像和声音进行处理和分析,分别提取出正常、撕裂和划伤的图像和声音特征。然后利用机器学习算法对提取的图像和声音特征进行融合和分类。实验结果表明,视听融合检测方法对输送带纵向撕裂的准确率为96.23%,对于输送带划伤的准确率为93.66%,与现有方法相比,该方法克服了传统机器视觉检测条件的局限性,对于输送带撕裂检测更加准确可靠。
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关键词
图像特征提取
声音特征提取
特征融合
纵向撕裂检测方法
机器学习
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职称材料
题名
矿用输送带纵向撕裂视听融合检测方法
被引量:
1
1
作者
高瑜璋
乔铁柱
车剑
机构
太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室
出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第7期131-136,共6页
基金
国家自然科学基金(NSFC-山西煤基低碳联合基金项目U1810121)
2020年中央引导地方科技发展资金项目(YDZX20201400001796)资助。
文摘
输送带撕裂检测是煤矿安全生产中非常重要的部分。本文提出了一种新的输送带纵向撕裂检测方法—视听融合检测方法。视听融合方法使用可见光CCD和麦克风阵列采集输送带在不同运行状态下的图像和声音。通过对采集到的图像和声音进行处理和分析,分别提取出正常、撕裂和划伤的图像和声音特征。然后利用机器学习算法对提取的图像和声音特征进行融合和分类。实验结果表明,视听融合检测方法对输送带纵向撕裂的准确率为96.23%,对于输送带划伤的准确率为93.66%,与现有方法相比,该方法克服了传统机器视觉检测条件的局限性,对于输送带撕裂检测更加准确可靠。
关键词
图像特征提取
声音特征提取
特征融合
纵向撕裂检测方法
机器学习
Keywords
image feature extraction
audio feature extraction
feature fusion
longitudinal tear detection method
machine learning
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
矿用输送带纵向撕裂视听融合检测方法
高瑜璋
乔铁柱
车剑
《电子测量技术》
北大核心
2022
1
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