摘要
本发明涉及一种采煤机滚筒跟踪系统及方法。所述系统包括目标检测模块、多特征融合匹配模块和轨迹管理模块,所述目标检测模块用于基于输入视频检测滚筒目标并提取滚筒的外观特征,所述多特征融合匹配模块基于所述外观特征融合所述滚筒目标的位置重合度、外观相似度和运动一致性判断与所述滚筒的历史跟踪轨迹的匹配度,所述轨迹管理模块用于维护所述滚筒目标的完整生命周期的跟踪轨迹,其中,所述目标检测模块采用YOLOv11模型,并且所述YOLOv11模型的主干层使用MobileNetV4。本发明的采煤机滚筒跟踪系统及方法提升了采煤机滚筒跟踪的运行效率、增强了跟踪鲁棒性,为煤矿设备运行状态智能识别与安全监测提供了可靠技术支撑。
技术关键词
采煤机滚筒
多特征融合匹配
跟踪系统
跟踪方法
卡尔曼滤波
匈牙利算法
置信度阈值
模块
轨迹跟踪器
检测采煤机
深度外观
运动
特征提取模型
特征提取网络
定义
可靠技术
坐标
系统为您推荐了相关专利信息
无人机视觉
追踪方法
追踪算法
飞控组件
图像采集设备
定位标签
定位基站
信号飞行时间
卡尔曼滤波
连续性
轨迹跟踪方法
车辆动力学模型
车辆模型
载荷
轮胎
车辆动力学模型
高精度地图
卫星定位系统
扩展卡尔曼滤波
坐标系
塔机
智能预警方法
工地
扩展卡尔曼滤波器
智能预警系统