本發明涉及一種基于卷積神經網絡的巖渣分類算法,巖渣作為掘進過程中主要的產物,包含豐富的信息,研究及工程實踐表明可通過對巖渣的類別進行觀測,實時推測刀盤的工作狀況。通過圖像識別巖渣種類以達到間接檢測刀盤的目的,從而指導現場施工人員及時檢查和更換刀具。相機在傳送帶上方采集圖像,避開了惡劣的生產環境,同時還具有設備簡單、損耗低、成本低、長時間監測等優點,以此為動機,該發明提出一種基于卷積神經網絡的巖渣分類算法。為提取巖渣圖像特征,該文首先根據預訓練模型遷移學習參數,同時配合數據擴增方法,將擴增后的巖渣數據集作為卷積神經網絡的輸入,訓練巖渣分類網絡。為實現盾構機邊緣端的算法部署,本發明還提出一種結合量化與剪枝的網絡壓縮方法,對網絡進行了近乎無損的壓縮,減小了參數量和計算量。
聲明:
“基于卷積神經網絡的巖渣分類算法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)