面向工業(yè)膏體濃度監(jiān)測的體系化智能視覺信息融合模型

摘要： 針對膏體充填技術(shù)中對于膏體濃度監(jiān)控方法存在的精準(zhǔn)度低、儀器使用壽命短、測量耗時長、因安全問題導(dǎo)致使用受限等局限性，提出了一種雙流視覺信息融合模型以實現(xiàn)膏體濃度自動化準(zhǔn)確估計，以減少膏體濃度監(jiān)測對人工的需求，增加礦場的自動化程度，促進(jìn)體系化人工智能在智能采礦領(lǐng)域中的應(yīng)用。所提模型以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，使用雙流結(jié)構(gòu)，通過分析膏體視頻及相應(yīng)的光流信息，學(xué)習(xí)提取其中的空間特征和時間... （共7頁）