[發(fā)明專(zhuān)利]一種井下巷道積水檢測(cè)識(shí)別方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110604633.3
• 申請(qǐng)日: 2021-05-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113326779A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-08-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 毛浩;薛忠新;張旭;范生軍;鮑東旭;趙欣桐;田冠華;趙巖
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中煤科工集團(tuán)沈陽(yáng)研究院有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 沈陽(yáng)易通專(zhuān)利事務(wù)所 21116
• 代理人: 夏子涵

1.一種井下巷道積水檢測(cè)識(shí)別方法，其特征在于，包括：

基于數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，包括：

進(jìn)行井下巷道積水檢測(cè)CNN模型預(yù)訓(xùn)練，所述CNN模型中包括若干卷積層和池化層，還包括全連接層用于串聯(lián)所述池化層最后輸出的特征圖，生成單通道高維特征向量；

進(jìn)行井下巷道積水檢測(cè)RPN模型訓(xùn)練，包括：基于RPN卷積層對(duì)所述CNN模型中最后卷積層的輸出進(jìn)行卷積運(yùn)算，對(duì)圖像每個(gè)位置采用若干固定尺度和長(zhǎng)度比的窗口；將所述RPN卷積層的輸出作為全連接層的輸入，在所述圖像的每個(gè)位置上得到目標(biāo)概率窗口和平移縮放窗口；

進(jìn)行SVM分類(lèi)器訓(xùn)練，所述SVM分類(lèi)器用于所述全連接層輸出的特征向量進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)，以識(shí)別井下巷道積水；

對(duì)井下巷道積水進(jìn)行檢測(cè)，包括：

基于移動(dòng)攝像儀采集井下巷道的待測(cè)圖像；

基于所述CNN模型預(yù)訓(xùn)練、所述RPN模型訓(xùn)練和所述SVM分類(lèi)器訓(xùn)練得到的檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述待測(cè)圖像進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別，得到井下巷道積水情況。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的井下巷道積水檢測(cè)識(shí)別方法，其特征在于，在所述進(jìn)行井下巷道積水檢測(cè)CNN模型預(yù)訓(xùn)練中，所述卷積層包括依次設(shè)置的：

第一卷積層，其濾波器尺寸為7×7，卷積長(zhǎng)度為2；

第二卷積層，其濾波器尺寸為5×5，卷積長(zhǎng)度為2；

第三卷積層，其濾波器尺寸為3×3，卷積長(zhǎng)度為2；

第四卷積層，其濾波器尺寸為3×3，卷積長(zhǎng)度為2；

第五卷積層，其濾波器尺寸為3×3，卷積長(zhǎng)度為1。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的井下巷道積水檢測(cè)識(shí)別方法，其特征在于，在所述進(jìn)行井下巷道積水檢測(cè)CNN模型預(yù)訓(xùn)練中，所述池化層包括：

第一池化層，用于輸入所述第一卷積層的輸出，并輸出給所述第二卷積層，其濾波器尺寸為3×3，卷積長(zhǎng)度為2；

第二池化層，用于輸入所述第三卷積層的輸出，并輸出給所述第四卷積層，其濾波器尺寸為3×3，卷積長(zhǎng)度為2；

第三池化層，用于輸入第五卷積層的輸出，并輸出256通道的特征圖給所述全連接層，其濾波器尺寸為3×3，卷積長(zhǎng)度為2。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的井下巷道積水檢測(cè)識(shí)別方法，其特征在于，在所述進(jìn)行井下巷道積水檢測(cè)CNN模型預(yù)訓(xùn)練中，所述全連接層包括順序設(shè)置的第一全連接層和第二全連接層，其中，所述第一全連基層用于將所述第三池化層的輸出的全部特征圖串聯(lián)，生成具有4096個(gè)特征點(diǎn)的單通道高維特征向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的井下巷道積水檢測(cè)識(shí)別方法，其特征在于，在所述進(jìn)行井下巷道積水檢測(cè)RPN模型訓(xùn)練中，所述RPN卷積層為用于輸入所述第五卷積層輸出的第六卷積層，其濾波器尺寸為3×3，卷積長(zhǎng)度為1；

對(duì)圖像每個(gè)位置采用9個(gè)固定尺度和長(zhǎng)度比的窗口，所述固定尺度為：128、256、512；所述固定尺度和長(zhǎng)度的比值為：1比1、1比2、2比1。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的井下巷道積水檢測(cè)識(shí)別方法，其特征在于，在所述進(jìn)行井下巷道積水檢測(cè)RPN模型訓(xùn)練中，所述第六卷積層的輸出用于作為所述第一全連接層和所述第二全連接層的輸入，最終在所述圖像的每個(gè)位置上得到9×2的目標(biāo)概率窗口和9×4的平移縮放窗口。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的井下巷道積水檢測(cè)識(shí)別方法，其特征在于，所述進(jìn)行SVM分類(lèi)器訓(xùn)練，包括：

對(duì)所述數(shù)據(jù)樣本集的圖片進(jìn)行特征提取，并對(duì)特征向量進(jìn)行歸一化；采用交叉驗(yàn)證法訓(xùn)練并得到SVM分類(lèi)器。