权利要求
1.露天矿运行设备的感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、Faster R-CNN模型训练 步骤1.1、利用摄像头对目标对象所在环境进行视频采集，将视频按帧截取图像数据，并剔除不包含目标对象的图像数据； 步骤1.2、将截取的图像数据扩增，获取更多图像数据； 步骤1.3、数据集制作； 步骤1.4、深度学习目标检测模型建立及模型训练； 步骤2、视频关键帧提取 步骤2.1、提取待处理视频中所有帧； 步骤2.2、初始化从第一帧到最后一帧的循环； 步骤2.3、选择当前帧和下一帧； 步骤2.4、计算当前帧和下一帧的直方图差值； 步骤2.5、计算直方图差值的均值μ和标准差δ； 步骤2.6、设定阈值T，通过计算公式：T＝μ+αδ设定，α值取3～5； 步骤2.7、重复步骤2.2～2.4，直到当前帧为最后一帧； 步骤2.8、比较每一个直方图差值是否大于阈值； 步骤2.9、选择满足步骤2.8条件的当前帧为关键帧，并记录当前帧的帧序号； 步骤3、模型调用与视觉感知 步骤3.1、利用步骤1中训练得到的视觉感知模型对步骤2提取出的关键帧进行目标对象检测，得到带有检测包围框的单张图像； 步骤3.2、将检测后带有包围框的单张图像按照步骤2记录的帧序号还原回原视频当中，形成带有检测效果的视频。2.根据权利要求1所述的露天矿运行设备的感知方法，其特征在于，步骤1.2、将截取的图像数据扩增，获取更多图像数据的方法为： 步骤1.2.1、采用生成对抗网络进行数据扩增； ①将采集到的图像数据按图像类别分类，组成只含有单个类别的小数据集； ②利用各个小数据集分别对生成对抗网络进行数据生成模型训练，得到能够生成各个类别物体的生成模型。 ③调用生成模型定向生成各个种类物体的数字图像； 步骤1.2.2、对1.2.1中生成的数字图像进行随机裁剪、随机角度旋转、噪声抖动、RGB强度随机调节，获取更多图像数据。 3.根据权利要求1所述的露天矿运行设备的感知方法，其特征在于，步骤1.3、数据集制作的方法为： 步骤1.3.
声明：
“露天矿运行设备的感知方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
2000
编辑：中冶有色网
来源：鞍钢集团矿业有限公司
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2025年05月16日 ~ 18日 
