權利要求
1.露天礦運行設備的感知方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、Faster R-CNN模型訓練 步驟1.1、利用攝像頭對目標對象所在環境進行視頻采集，將視頻按幀截取圖像數據，并剔除不包含目標對象的圖像數據； 步驟1.2、將截取的圖像數據擴增，獲取更多圖像數據； 步驟1.3、數據集制作； 步驟1.4、深度學習目標檢測模型建立及模型訓練； 步驟2、視頻關鍵幀提取 步驟2.1、提取待處理視頻中所有幀； 步驟2.2、初始化從第一幀到最后一幀的循環； 步驟2.3、選擇當前幀和下一幀； 步驟2.4、計算當前幀和下一幀的直方圖差值； 步驟2.5、計算直方圖差值的均值μ和標準差δ； 步驟2.6、設定閾值T，通過計算公式：T＝μ+αδ設定，α值取3～5； 步驟2.7、重復步驟2.2～2.4，直到當前幀為最后一幀； 步驟2.8、比較每一個直方圖差值是否大于閾值； 步驟2.9、選擇滿足步驟2.8條件的當前幀為關鍵幀，并記錄當前幀的幀序號； 步驟3、模型調用與視覺感知 步驟3.1、利用步驟1中訓練得到的視覺感知模型對步驟2提取出的關鍵幀進行目標對象檢測，得到帶有檢測包圍框的單張圖像； 步驟3.2、將檢測后帶有包圍框的單張圖像按照步驟2記錄的幀序號還原回原視頻當中，形成帶有檢測效果的視頻。2.根據權利要求1所述的露天礦運行設備的感知方法，其特征在于，步驟1.2、將截取的圖像數據擴增，獲取更多圖像數據的方法為： 步驟1.2.1、采用生成對抗網絡進行數據擴增； ①將采集到的圖像數據按圖像類別分類，組成只含有單個類別的小數據集； ②利用各個小數據集分別對生成對抗網絡進行數據生成模型訓練，得到能夠生成各個類別物體的生成模型。 ③調用生成模型定向生成各個種類物體的數字圖像； 步驟1.2.2、對1.2.1中生成的數字圖像進行隨機裁剪、隨機角度旋轉、噪聲抖動、RGB強度隨機調節，獲取更多圖像數據。 3.根據權利要求1所述的露天礦運行設備的感知方法，其特征在于，步驟1.3、數據集制作的方法為： 步驟1.3.
聲明：
“露天礦運行設備的感知方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)
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編輯：中冶有色網
來源：鞍鋼集團礦業有限公司
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2025年08月05日 ~ 07日 
