論文の概要: Automatic Identification of Coal and Rock/Gangue Based on DenseNet and Gaussian Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14871v1
• Date: Wed, 31 Aug 2022 13:56:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 13:32:48.318300
• Title: Automatic Identification of Coal and Rock/Gangue Based on DenseNet and Gaussian Process
• Title（参考訳）: DenseNet と Gaussian プロセスに基づく石炭・岩・ガングの自動同定
• Authors: Yufan Li
• Abstract要約: 石炭の純度を高め、炭鉱機械の損傷を防ぐためには、地下炭鉱の石炭と岩を識別する必要がある。 本稿では,画像に基づく手法による識別の可能性について論じる。 DenseNetによって抽出された画像特徴をガウス過程に転送するモデルを提案し,地表で撮影した画像に基づいて訓練し,地下で撮影された画像に対して高い精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: To improve the purity of coal and prevent damage to the coal mining machine, it is necessary to identify coal and rock in underground coal mines. At the same time, the mined coal needs to be purified to remove rock and gangue. These two procedures are manually operated by workers in most coal mines. The realization of automatic identification and purification is not only conducive to the automation of coal mines, but also ensures the safety of workers. We discuss the possibility of using image-based methods to distinguish them. In order to find a solution that can be used in both scenarios, a model that forwards image feature extracted by DenseNet to Gaussian process is proposed, which is trained on images taken on surface and achieves high accuracy on images taken underground. This indicates our method is powerful in few-shot learning such as identification of coal and rock/gangue and might be beneficial for realizing automation in coal mines.
• Abstract（参考訳）: 石炭の純度を向上し、石炭採掘機の損傷を防止するためには、地下炭鉱における石炭と岩石の同定が必要である。 同時に、採掘された石炭は、岩や溝を取り除くために浄化する必要がある。 これら2つの手順は、ほとんどの炭鉱の労働者が手動で行う。 自動識別と浄化の実現は、炭鉱の自動化に寄与するだけでなく、労働者の安全を確保する。 画像に基づく手法による識別の可能性について議論する。 どちらのシナリオでも使用可能な解を見出すため,dungnet が抽出した画像特徴をgaussian プロセスに転送するモデルを提案し,地表で撮影された画像に基づいてトレーニングを行い,地下で撮影された画像の高精度化を実現する。 本手法は,石炭の同定や岩石・ガングの同定など,数発学習において強力であり,炭鉱の自動化を実現する上で有用であると考えられる。

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