煤炭工程

作者：杜明,赵国瑞

单位：1. 中煤科工开采研究院有限公司；2. 天地科技股份有限公司 开采设计事业部；3. 开采研究院；

关键词：液压支架护帮板,神经网络,关键点检测,机器视觉,状态跟踪,

针对现有液压支架护帮板状态监测方法可靠性低、量化监测能力缺乏的问题，提出了一种基于深度神经网络的非接触式护帮板运动状态监测方法。该方法通过卷积和反卷积网络实现护帮板关键点空间位置检测，然后利用前馈神经网络将护帮板关键点的空间运动轨迹转换为护帮板伸缩角度，实现护帮板状态监测的量化。研究结果表明，基于深度神经网络的护帮板关键点空间位置的平均检测误差小于2个像素，护帮板位姿角度的平均量化误差小于3°，算法处理速度大于60f/s，具有良好的监测性能。

来源：2023年第1期

《煤炭工程》期刊编辑部

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