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摘要
针对现有的带式输送机煤量检测方法会受到井下昏暗环境的影响，识别精度不高的问题，提出一种适用于井下环境的带式输送机煤量检测方法。基于深度图像的获取不受井下昏暗环境影响的特点，以深度相机获取的不同煤量深度图像为研究对象，对其进行滤波处理以滤除干扰信息并增强特征信息，提出一种DID-CNN识别网络对滤波后的煤量深度图像进行特征提取，并最终将煤量分为3个不同类别作为检测结果，该结果可用于胶带机带速的分级调控。结果表明：所提出的煤量检测模型的准确率达到99.3%,模型的F1分数为0.991,平均检测每张图片的时间为0.024 3 s。基于深度图像的带式输送机煤量检测方法可以有效消除井下昏暗环境对煤量检测造成的干扰，具有较高的检测精度和较快的处理速度。该方法可为提高带式输送机运输效率、实现节能降耗以及延长设备使用寿命等方面提供支持。
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