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申请/专利权人：鞍钢集团矿业有限公司
摘要：本发明提出了基于Mask‑RCNN的矿山爆堆块度识别系统及方法。该系统包括图像数据采集模块、数据集生成模块、权重训练模块以及爆堆块度识别模块，其特征在于：图像数据采集模块获得的融合图像数据在数据集生成模块中进行数据标注、数据清洗与增强和数据集划分，之后在权重训练模块中进行数据集预处理、Mask‑RCNN模型配置和训练及验证，得到最佳模型权重后，在爆堆块度识别模块对新的融合图像数据进行新数据预处理、预测分割和爆堆块度计算及输出；其优点是：取代了以往需要作业人员深入危险区域设置标志物、采集图像、人工测量和记录的方式，在保证人员设备安全的基础上极大地提升了工作效率，能够很好地适应未来矿山无人化开采的发展趋势。
主权项：1.一种基于Mask-RCNN的矿山爆堆块度的识别系统，包括图像数据采集模块、数据集生成模块、权重训练模块以及爆堆块度识别模块；其特征在于，所述的图像数据采集模块包括场景获取模块、场景还原模块、可视化操作界面、标志物模型库、运动控制模块和数据存储模块；所述的数据集生成模块用于对所述图像数据采集模块得到的融合图像数据进行数据标注、数据清洗与增强和数据集划分；所述的权重训练模块包括数据集预处理、Mask-RCNN模型配置和训练及验证；所述的爆堆块度识别模块用于对由所述图像数据采集模块得到的新的融合图像数据进行新数据预处理、预测分割和爆堆块度计算及输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 鞍钢集团矿业有限公司 基于Mask-RCNN的矿山爆堆块度识别系统及方法
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