公开(公告)号：CN118887587A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411050999.0

申请日：2024-08-01

Applicant: 中南大学

Inventor： 唐朝晖 ,  马炜烨 ,  张虎 ,  苏越 ,  聂子邦

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/44 ,  G06V20/70 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80

Abstract: 一种基于数据融合的浮选关键指标监测模型构建方法，本发明提出了一种基于泡沫视频数据和强语义数据融合的浮选关键性能指标监测模型构建方法，基于浮选现场设置的数字图像采集系统采集泡沫视频，首先从泡沫视频和工业现场提取深度特征信息和强语义数据信息，再将两者信息进行有效融合，分析具备不同数据表征的多源异构数据之间的耦合关系，构建浮选关键性能指标监测模型。本发明解决了传统卷积神经网络方法获取的泡沫视频深度特征向量语义信息弱，泛化性能不强，模型训练时容易过拟合等问题，能更加准确地判断工况并有效指导现场操作。