Исследование подхода «обнаружение объектов» в задаче фрагментации горных пород на открытых карьерах (2024)

В горнодобывающих работах на открытых карьерах активно используются взрывные технологии. При этом появляется задача оценки качества взрывных работ, которая определяется размерами фрагментов горной породы, полученных в результате взрывов. В связи с этим возникает задача оценки числа фрагментов горной породы и их размеров (задача фрагментации). В настоящее время популярны подходы к решению таких задач на основе систем компьютерного зрения с использованием нейронных сетей семантической или экземплярной сегментации. При этом оказывается, что для их работы требуется существенное привлечение компьютерных ресурсов. В связи с этим использование альтернатив – алгоритмов быстрого обнаружения объектов на цифровых изображениях взорванной породы является актуальным. В статье изучены особенности использования нейронных сетей глубокого обучения с архитектурой YOLO, которая, как ожидалось, будет иметь более высокую скорость обработки видеоинформации. На основе проведённого исследования обоснован выбор в качестве базовой архитектуры использовать YOLOv7x. Для обучения нейронных сетей выбранной архитектуры был использован размеченный авторами набор данных, составленный из цифровых фотографий фрагментов горной породы, образовавшихся в результате взрыва в открытом карьере. Полученные результаты позволили обосновать выбор в качестве метрики оценки качества взрывных работ геометрические размеры описанного прямоугольника вокруг выделенного на изображении фрагмента породы.

Тип: Статья
Автор (ы): Решетников Кирилл Игоревич, Ронкин Михаил Владимирович, Поршнев Сергей Владимирович
Ключевые фразы: фрагментация, компьютерное зрение, обнаружение объектов, глубокое обучение нейронных сетей, сверточные нейронные сети.

Идентификаторы и классификаторы

УДК
535. Оптика
Префикс DOI
10.18287/2412-6179-CO-1382
Текстовый фрагмент статьи