基于Res2-UNet模型的皮带煤量检测

为了能够检测煤矿井下的煤量,预测和提高煤的利用率,同时节省电能,减少人力的监管和资源成本。利用煤矿安装的视频监控系统,采用非接触的方式通过Camshift算法对快速运动皮带上的煤量捕捉和跟踪,然后建立Res2-UNet模型来获得显著性信息,融合灰度、纹理、边缘等特征到单一的网络中,实现了皮带煤量的检测。模型利用U-Net网络的思想以编码器-解码器为架构,编码器以Res2Net网络为骨干网络提取煤流不同层次特征的信息,解码器通过反卷积上采样操作恢复图像尺寸。经过构建皮带数据集训练和测试模型,实验结果表明,提出的方法能够快速准确地检测出皮带上的煤料,精确率达到95.5%,每张图像从输入网络到输出的运行时间为4.8s。表明该方法具有一定的实用性和有效性。