摘要
本发明实施例提供了一种基于激光扫描的煤炭筒仓不同批次煤种数字化管理方法,其采用基于人工智能和三维模型的数据分析和处理方式来对煤炭筒仓激光扫描数据进行三维数字模型的构造和局部语义特征提取,同时对环境光照强度的时间队列进行时序编码,以此来根据环境光时序编码特征来对煤样局部特征三维语义编码特征进行补偿得到的优化特征来自动地判断煤炭筒仓内煤样的质量类型。这样,提升了对煤炭筒仓内不同批次煤种管理的自动化和智能化水平。
技术关键词
数字化管理方法
煤样
筒仓
环境光照强度
三维数字模型
煤炭
矩阵
深度神经网络模型
时序
三维卷积神经网络模型
编码
队列
语义特征提取
转换器结构
激光扫描仪
特征提取器
光照传感器
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图像处理算法
模糊逻辑算法
生成特征向量
环境光照强度
数字化管理系统
客户
数字化管理方法
蒙特卡洛树搜索
意图
均匀性检测方法
原始图像数据
颜色分析
均匀性检测系统
卷积神经网络模型
缺陷识别系统
缺陷自动识别方法
高风险
物理
三维数字模型
拍摄物
数字模型构建方法
控制成像装置
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三维数字模型