基于圖像識(shí)別的礦車(chē)裝載物識(shí)別系統(tǒng)

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摘  要：目前我國(guó)礦山建設(shè)領(lǐng)域很多系統(tǒng)存在功能不完善、可操作性差、智能化程度較低、數(shù)據(jù)無(wú)法得到深度利用等問(wèn)題。引入圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)礦車(chē)裝載物進(jìn)行識(shí)別以此來(lái)提高分運(yùn)效率，是解決上述問(wèn)題的一個(gè)可靠途徑。文章首先綜合評(píng)估Faster R-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet四種圖像識(shí)別算法在礦車(chē)裝載物分類(lèi)中的實(shí)際性能，發(fā)現(xiàn)YOLO模型最佳。（剩余8993字）