面向工業(yè)膏體濃度監(jiān)測(cè)的體系化智能視覺(jué)信息融合模型

摘要： 針對(duì)膏體充填技術(shù)中對(duì)于膏體濃度監(jiān)控方法存在的精準(zhǔn)度低、儀器使用壽命短、測(cè)量耗時(shí)長(zhǎng)、因安全問(wèn)題導(dǎo)致使用受限等局限性，提出了一種雙流視覺(jué)信息融合模型以實(shí)現(xiàn)膏體濃度自動(dòng)化準(zhǔn)確估計(jì)，以減少膏體濃度監(jiān)測(cè)對(duì)人工的需求，增加礦場(chǎng)的自動(dòng)化程度，促進(jìn)體系化人工智能在智能采礦領(lǐng)域中的應(yīng)用。所提模型以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，使用雙流結(jié)構(gòu)，通過(guò)分析膏體視頻及相應(yīng)的光流信息，學(xué)習(xí)提取其中的空間特征和時(shí)間... （共7頁(yè)）