公开(公告)号：CN113486818A

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110777966.6

申请日：2021-07-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 姚宗伟 ,  徐朝泽 ,  冉亚斌 ,  李学飞 ,  毕秋实

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/40 ,  G06K9/44 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01D21/02

Abstract: 本发明适用于装载机技术领域，具体公开了基于机器视觉的满斗率预测系统和方法，本发明实施例提供的基于机器视觉的满斗率预测方法通过以多个融合数据作为训练样本，训练得到卷积神经网络模型；将所述图片信息输入卷积神经网络模型，得到第一满斗率数据；将所述图片信息、位置与速度信息、物料信息和温湿度信息通过图像处理算法推算，得到第二满斗率数据；将所述第一满斗率数据和第二满斗率数据融合对比，得到满斗率预测数据。能够在装载机铲掘过程中训练卷积神经网络模型，并与相应满斗率数据生成模块生成的相应满斗率数据融合，得到满斗率预测数据，便于装载机或操作人员及时调整铲掘策略，使每次铲掘都能达到要求，提高工作效率。

公开(公告)号：CN113486818B

公开(公告)日：2022-05-20

申请号：CN202110777966.6

申请日：2021-07-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 姚宗伟 ,  徐朝泽 ,  冉亚斌 ,  李学飞 ,  毕秋实

IPC: G06V20/50 ,  G06V10/25 ,  G06V10/30 ,  G06V10/34 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01D21/02

Abstract: 本发明适用于装载机技术领域，具体公开了基于机器视觉的满斗率预测系统和方法，本发明实施例提供的基于机器视觉的满斗率预测方法通过以多个融合数据作为训练样本，训练得到卷积神经网络模型；将所述图片信息输入卷积神经网络模型，得到第一满斗率数据；将所述图片信息、位置与速度信息、物料信息和温湿度信息通过图像处理算法推算，得到第二满斗率数据；将所述第一满斗率数据和第二满斗率数据融合对比，得到满斗率预测数据。能够在装载机铲掘过程中训练卷积神经网络模型，并与相应满斗率数据生成模块生成的相应满斗率数据融合，得到满斗率预测数据，便于装载机或操作人员及时调整铲掘策略，使每次铲掘都能达到要求，提高工作效率。