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： 針對膏體充填技術中對于膏體濃度監(jiān)控方法存在的精準度低、儀器使用壽命短、測量耗時長、因安全問題導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膏體濃度自動化準確估計，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，促進體系化人工智能在智能采礦領域中的應用。所提模型以卷積神經網絡模型為基礎，使用雙流結構，通過分析膏體視頻及相應的光流信息，學習提取其中的空間特征和時間... （共7頁）