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申请/专利权人：徐州华东机械有限公司;中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种基于MO‑YOLOX网络的轻量化带式输送机异物检测方法，该方法根据带式输送机监控图像检测异物并做出相应措施，确定异物的类别及位置，从而实现安全运输煤炭；本发明通过图像样本数据增强，引入IAT图像增强模块和CBAM注意力机制，并在带式输送机异物图像数据集上进行训练，获得异物检测模型；通过对异物检测模型进行剪枝操作，将剪枝后的模型部署到嵌入式设备上，进行了剪枝前后异物检测模型的对比实验，通过该方法能够实时地检测带式输送机的运输区域是否存在异物，对异物进行准确分类和定位，向矿井工作人员提供准确的检测信息，在异物可能导致皮带撕裂之前，预警并及时移除异物。
主权项：1.一种基于MO-YOLOX网络的轻量化带式输送机异物检测方法，其特征在于，所述轻量化带式输送机异物检测方法包括以下步骤：S1、利用矿用轻型防爆摄像仪实时拍摄带式输送机的运输情况；S2、对异物图像进行增强处理，筛选出含有异物特征的图片，建立带式输送机异物检测图像数据集；S3、利用输入的数据进行深度学习MO-YOLOX网络模型的训练；S4、通过对模型进行剪枝，实现异物检测模型的轻量化，并进行模型转换；S5、将模型部署到隔爆嵌入式计算单元中，进行终端异物检测；S6、输入视频图像信息，输出检测结果，控制双向急停开关，实现对带式输送机的启停控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 徐州华东机械有限公司 中国矿业大学 基于MO-YOLOX网络的轻量化带式输送机异物检测方法
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