公开(公告)号：CN116630747A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310647872.6

申请日：2023-06-02

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 岳中文 ,  金庆雨 ,  潘杉 ,  王麦可 ,  覃逸峰 ,  张钧皓 ,  王勇翔

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70 ,  G06V10/762 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的轻量型炮孔智能检测方法及装置，涉及计算机视觉领域。包括：获取隧道(巷道)中掌子面上的炮孔图片数据；标注炮孔图片数据并划分训练集和验证集；构建轻量型炮孔智能检测模型；部署轻量型炮孔智能检测模型；将炮孔图片输入到轻量型炮孔智能检测模型获得炮孔的识别结果。本发明能够轻量化部署到车载嵌入式设备中，实现炮孔智能检测，提高隧道(巷道)施工过程中炮孔检测效率、减小工人的劳动强度和保障施工人员的健康和安全，对推动隧道(巷道)工程智能化发展具有重要的意义。

公开(公告)号：CN115810126A

公开(公告)日：2023-03-17

申请号：CN202211586167.1

申请日：2022-12-09

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 岳中文 ,  金庆雨 ,  潘杉 ,  覃逸峰 ,  闫逸飞 ,  王煦

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域的目标检测任务，尤其涉及一种基于改进YOLOv5模型的炮孔识别方法，通过基于改进YOLOv5的目标检测模型，制作数据集；标注出炮孔图片中工作面上的全部炮孔；提取出炮孔图片中每一个炮孔的中心点的坐标；根据提取到的炮控中心的坐标进行绘制实际炮孔布局图。改进的YOLOv5模型包括添加注意力机制，更多关注炮孔图片上炮孔位置的特征；改进回归损失函数，使得模型预测框的位置更加接近于真实框的位置。通过该方法，增强了最终训练模型的鲁棒性，提高了炮孔识别模型的准确率，可以快速实现炮孔的标定和位置坐标的获取，为井巷掘进爆破的工作减少人力和物力，提高工作人员的工作效率。