本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种基于人工智能的
采矿设备故障检测方法及系统,该方法包括:基于获取的采矿设备图像,构建高斯金字塔;获取高斯金字塔中每张图像的粗糙度描述特征:对于一张图像中的每个像素,基于像素的粗糙度获取以该像素为中心的窗口区域的粗糙度复杂度和粗糙度变化描述子,进而得到该窗口区域的粗糙度描述子;整合所有窗口区域的粗糙度描述子,得到所述一张图像的粗糙度描述特征;其中,利用像素位置的灰度值、饱和度值、亮度值和热度值表征像素的粗糙度;融合高斯金字塔中图像的粗糙度描述特征,基于融合后的粗糙度描述特征判断采矿设备的磨损程度。本发明可以对矿用钻头磨损程度进行准确评估。
声明:
“基于人工智能的采矿设备故障检测方法及系统” 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)