一种基于深度学习的煤矿异物视觉检测系统

本发明公开了一种基于深度学习的煤矿异物视觉检测系统，通过多光谱成像技术采集煤矿图像，经配准、增强及运动补偿处理得到静态补偿图像，提取多维特征并利用主成分分析降维生成优化特征集，训练改进型YOLOv12模型，经参数精简和网络优化得到轻量级异物检测模型，实现异物实时识别与检测报告生成。通过关联历史检测数据构建时序分析模型，结合增量学习机制迭代更新检测模型。本发明利用多光谱成像与深度学习结合，提升复杂井下环境的异物检测精度，通过模型轻量化设计适应工业现场部署，时序分析机制增强系统对异物分布规律的学习能力，实现煤矿异物的高效检测与预警。