基于改进慢快双流网络的锌快粗选工况识别北大核心

锌快粗选是锌浮选的第一个浮选工艺,其工况状态直接影响后续精选和扫选的性能效果。现有基于卷积神经网络的浮选工况识别方法直接构建泡沫图像和工况类别的关系模型,自动挖掘与工况关联的泡沫深度特征,取得了一定的效果,但忽略了不同采样率下泡沫视频的动态时序信息。为此,提出一种基于改进慢快双流网络的模型,通过泡沫视频对锌快粗选工况进行识别。首先,以慢快双流网络作为主干网络,引入P3D-A轻量化结构减少网络参数,提高模型推理效率。然后,融入时间注意力模块(Time Attention, TA)、空间注意力模块(Channel Spatial Attention, CSA)和空间时间聚合模块(Spatial Time Together, STT),对泡沫视频时空特征进行有效表征,促进双流网络融合。最后,设计辅助网络(Auxiliary Network, AN),降低模型过拟合,提高工况识别准确率。实验结果表明,所提方法能准确地识别锌快粗选工况,准确率达82.54%,与已有的慢快双流网络相比,准确率提高了11.98%。