由于煤矿输送带视觉场景噪声高、地下环境复杂,输送带图像的异物识别效率较高。针对煤矿带式输送机存在异物造成输送机损坏的问题,提出了基于SSD技术的带式输送机表面异物视频检测方法。采用深度可分卷积方法减少SSD算法中的参数数量和提高速度;采用GIOU函数计算式代替原始SSD中的位置损失函数,以提高检测精度;对特征映射的提取位置和识别框的比例进行优化,以提高检测精度。实验结果表明,改进算法优于原SSD算法,平均准确率从87.1%提高到90.2%,检测帧率从32帧提高到41帧。

1 基于改进SSD的胶带表面异物检测
1.1 SSD检测框架设计
(1)采用多尺度特征映射进行检测。
(2)设置识别框。
(3)Loss函数的定义。
1.2 改进的SSD算法设计
1.3 深度可分离卷积原理
2 基本网络的优化改善
2.1 基本网架构
(1)编码器。
(2)解码器。
(3)辨识模块。
2.2 网络条件下特征图辨析规定
2.3 影响SSD网络的因素
(1)不同尺度的特征映射对网络性能的影响。
(2)不同识别框长宽比对网络性能的影响。
3 工程实验环境的建立
3.1 实验装置
3.2 静态图像识别训练
4 研究结果的实践应用
4.1 多个图像识别方法的对比分析
4.2 动态图像识别效果
4.3 非煤异物实验数据验证统计
5 结语