基于深度学习的水泥发运码头辅助装船模型研发及应用

码头是连接水上运输和陆上运输的重要枢纽。但是由于码头上的装船机工作环境复杂,操作员在装船过程中会面临如无法全面监控作业过程、装料时冒灰、扬尘等问题。为了缓解这种情况,本文提出了一种基于深度学习算法的辅助装船模型,基于先进的YOLOv7和YOLOv8模型,能够实现24 h全天候监控装船过程,实时预测溜筒的位置和高度,对装船时的物料偏移度进行计算,并检测装料时出现的冒灰情况。此外,当溜筒靠近船壁时将发出警告,避免发生碰壁情况。

智能控制

Intelligent Control of an Anaerobic Digester:Fuzzy-based gain scheduling for a geometrical approach，Intelligent control of an upper extremity hand orthosis，Intelligent Control of Autonomous Robot Reacted to Mobile Object with Image，Intelligent control of auxiliary ship systems，Intelligent control of buildings to save energy……