Полное описание

Калашников, Владимир Андреевич. Приложения компьютерного зрения в горнодобывающей промышленности / В. А. Калашников, В. И. Соловьев. - DOI 10.37791/2687-0649-2023-18-1-4-21. - Текст : непосредственный // Прикладная информатика : научно-практический журнал. - 2023. - Том 18, N 1. - С. 4-21. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1993-8314.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.25	004.85
28.23.15	004.93
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Искусственный интеллект
Нейронные сети -- Сверточные нейронные сети
Нейронные сети -- Глубокое обучение
Распознавание образов
Компьютерное зрение

Кл.слова (ненормированные): глубокое обучение -- компьютерное зрение -- сверточные нейронные сети -- сегментация -- классификация -- горнодобывающая промышленность -- цифровая обработка изображений
Аннотация: В последнее десятилетие происходит активная цифровизация промышленного производства на основе бурно развивающихся информационных технологий, в том числе технологий искусственного интеллекта. Во многом это связано с развитием методов глубокого обучения и их применения в компьютерном зрении. С середины 2010-х сверточные нейронные сети демонстрируют исключительную эффективность при решении таких задач, как обнаружение, классификация и сегментация различных объектов. В результате методы компьютерного зрения начинают активно использоваться в задачах контроля качества сырья и готовой продукции. Все это относится к горнодобывающей промышленности. Однако в отечественной научной литературе практически отсутствуют систематические обзоры приложений компьютерного зрения в этой области. Настоящее исследование призвано восполнить этот пробел. В данной работе дается систематический обзор истории развития и современного состояния методов и технологий машинного зрения, применяемых в горнодобывающей промышленности для анализа твердых материалов, демонстрируются последние достижения в этой области и примеры их применения в горном деле. Авторы проанализировали 29 научных работ в области применения компьютерного зрения в горнодобывающей промышленности и классифицировали этапы развития технологий, начиная с середины 1980-х гг., когда компьютерное зрение использовалось без применения машинного обучения, и заканчивая современными исследованиями на основе использования глубоких сверточных нейронных сетей для решения задач классификации и сегментации. Приводится сравнение эффективности применяемых методов, обсуждаются их достоинства и недостатки, даются прогнозы развития методов компьютерного зрения в горнодобывающей промышленности на ближайшее будущее. Приведены примеры, показывающие, что использование сверточных нейронных сетей позволило перейти на качественно более высокий уровень в решении задач классификации и сегментации применительно к анализу объемов выпуска продукции горнодобывающей промышленности, гранулометрического состава, в том числе лещадности, угловатости и шероховатости, содержания пыли и глины, насыпной плотности и пустотности и др.
Доп. точки доступа:
Соловьев, Владимир Игоревич


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -429803-686654)

Шифр в сводном ЭК: 67891c1edcfcaa815104e4d82585d9d7

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽