摘要
本发明涉及煤矿井下清淤技术领域,具体为基于煤泥断面感知识别的机器人清淤方法、系统和设备,本发明方法首先获取煤矿水仓不同曝光度的红外图像和点云数据后,不同曝光度红外图像经融合处理、降噪和去雾处理,得到的水仓增强图像,从纹理细节上精准定位煤泥断面的二维边界;同时,点云数据经预处理后获取点云标签,从三维结构信息进行煤泥断面的空间深度与形态特征分析;然后,将断面二维边界掩码映射到水仓标签点云,得到的水仓融合点云,经语义分类模型处理,构建煤泥断面三维模型,完整呈现了煤泥断面的空间形态;最后,基于煤泥断面三维模型的深度、坡度、面积信息,规划清淤机器人路径,控制机器人进行清淤工作,可提升清淤质量和效率。
技术关键词
机器人清淤
煤泥
清淤机器人
图像
语义标签
三维模型
全卷积神经网络
反射特征
点云深度学习
形态特征分析
坐标系
煤矿水仓
清淤技术
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