本文關鍵詞：基于CNN與SVDD的掘進機智能監(jiān)測系統(tǒng)設計

  更多相關文章： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 奇異值分解 支撐向量數(shù)據(jù)描述 三維重構 姿態(tài)估計

【摘要】：通過激光標志物的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)檢測,與標志物中心點的奇異值分解(SVD)重構,實現(xiàn)了掘進機在巷道坐標系下的坐標估計。通過基于支撐向量數(shù)據(jù)描述(SVDD)的陀螺儀靜止狀態(tài)抖動抑制,與參考系變換,實現(xiàn)了機身與掘進臂的姿態(tài)檢測。通過基于Open GL的圖形學引擎,實現(xiàn)了工作面場景的實時虛擬渲染。測試結果表明:系統(tǒng)能夠準確可靠地完成工作面場景下掘進機監(jiān)測任務。
【作者單位】： 上海交通大學精密工程及智能系統(tǒng)研究所;兗礦東華重工有限公司采掘裝備制造分公司;
【分類號】：TD632.2;TP274
【正文快照】： 0 引言 隨著礦山機械化水平的提高,采用懸臂式掘進機進行開采已成為相關企業(yè)的標準生產(chǎn)方式。但是受限于有限的自動化程度,目前操作工人仍需進入高粉塵、有塌方危險的工作面最前線監(jiān)測生產(chǎn)情景。這樣的生產(chǎn)實踐與當前國家建設數(shù)字礦山,推進危險生產(chǎn)環(huán)境無人化的號召是不相合

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