基于改进注意力机制的燃煤电厂电煤库存校核研究

作者：高远; 罗皓轩; 石田; 朱洁雯; 李逗; 周春蕾; 程力

来源：国外电子测量技术, 2023, 42(11): 106-112.

DOI：10.19652/j.cnki.femt.2305094

• 电煤库存校核
• 深度学习
• 单图三维重建
• 点云滤波
• 反卷积

电煤作为我国电力行业重要生产原料以及最主要的能源来源之一，其资源管理事关经济民生。针对现阶段我国监管部门无法直接校核电煤库存以及数据集稀缺的情况，建立了一种基于U-net结构并融合改进式注意力机制的电煤库存校核算法模型，旨在助力我国电煤库存校核工作。该模型应对极少样本训练的情况，并通过提取单张无景深电煤图片中的空间特征信息并进行上采样生成点云信息，实现煤堆的三维重建后计算体积。实验结果表明，该校核算法可以在极少量数据样本数据集训练情况下，实现煤炭体积库存校核。最终实验点云生成结果位置区域吻合，测试集平均校核误差为3.04%,证明了该模型可有效帮助监管部门在校核样本稀少且缺乏相关数据集的情况下完成电煤库存校核。

• 单位
  东南大学; 江苏方天电力技术有限公司