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公开(公告)号：CN116503356A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310475232.1
申请日：2023-04-27
Applicant: 上海大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度特征提取的筛板脱落智能监测方法，包括如下步骤：以目标振动筛的激振器为分界，在两侧分别设置正对筛板的图像捕获设备；从所述图像捕获设备获取图像信息并进行分割和透视变换处理后，输入预训练好的筛板脱落检测模型中，获取所述目标振动筛的状态监测结果，其中，所述的筛板脱落检测模型包括顺次连接的多尺度特征提取网络、多个残差块和卷积块注意力模块。与现有技术相比，本发明实现了筛板状态有效监测，同时监测准确度高，解决或部分解决了现有技术中存在的检测滞后性大，误判性高等问题。
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