基于图像处理技术与InceptionV3神经网络的煤矸图像识别研究

采用支持向量机对比分析了SVM分类器与InceptionV3网络模型两种方式对煤矸图像的识别准确率。首先对煤和矸石图片进行灰度、降噪处理,提取煤和矸石灰度特征值,确定了灰度方差与灰度均值是区分煤和矸石的有效特征。然后选用SVM分类器与InceptionV3网络模型两种方式分别对采集到的煤和矸石图像各2 000张分为20组进行分类处理。结果发现,以灰度方差为判别依据的SVM分类器对煤矸图像的平均识别正确率为72.3%,以灰度均值为判别依据的InceptionV3网络模型对煤矸图像的平均识别正确率为85.7%.     

基于YOLOv5s-SDE的带式输送机煤矸目标检测

传统的煤矸图像检测方法需要人工提取图像特征,准确率不高,实用性不强。现有基于改进YOLO的煤矸目标检测方法在速度和精度方面有所提升,但仍不能很好地满足选煤厂带式输送机实时智能煤矸分选需求。针对该问题,在YOLOv5s模型基础上进行改进,构建了YOLOv5s-SDE模型,提出了基于YOLOv5s-SDE的带式输送机煤矸目标检测方法。YOLOv5s-SDE模型通过在主干网络中添加压缩和激励（SE）模块,以增强有用特征,抑制无用特征,改善小目标煤矸检测效果;利用深度可分离卷积替换普通卷积,以减少参数量和计算量;将边界框回归损失函数CIoU替换为EIoU,提高了模型的收敛速度和检测精度。消融实验结果表明：YOLOv5sSDE模型对煤矸图像的检测准确率达87.9%,平均精度均值（mAP）达92.5%,检测速度达59.9帧/s,可有效检测煤和矸石,满足实时检测需求;与YOLOv5s模型相比,YOLOv5s-SDE模型的准确率下降2.3%,mAP提升1.3%,参数量减少22.2%,计算量下降24.1%,检测速度提升6.4%。同类改进模型对比实验结果表明,YOLOv5s-STA与YOLOv5s-Gho...     

大海一样的胸怀——记中央企业优秀共产党员、中国海油劳动模范郭太现

2006年8、9月间举行的中央企业模范人物巡回报告会,让许多人记住了郭太现的名字。郭太现,44岁,现为中海石油(中国)有限公司天津分公司总经理助理,国家矿产储量评估师,2002年全国海洋石油工业劳动模范,2004年海油系统与中央企业的优秀共产党员。回顾郭太现踏入中国海油后的人生历程,我们不难做出这样的诠释:24载春夏秋冬、日日夜夜,他的心都在为祖国、为企业忘我地跳动着……     

中国海洋石油总公司向宋庆龄基金会捐赠1000万元

20 0 3年 7月 1 8日 ,中国海洋石油总公司向宋庆龄基金会捐赠 1 0 0 0万元助学基金的捐赠仪式在人民大会堂举行。“中海油贫困大学生助学基金”的设立 ,将在未来 4年中使全国 2 6所重点高校 3333人次的贫困大学生得到资助。会上 ,第九届全国政协副主席、宋庆龄基金会主席胡启立向中国海洋石油总公司总经理卫留成颁发了捐赠证书。宋庆龄基金会顾问朱丽兰、柳斌和有关单位的领导以及北京部分高校的大学生出席了捐赠仪式。前 2年中国海洋石油总公司在北京市内主要道路设立了展示企业形象的广告牌 ,每年支出费用 1 0 0 0万元。从 2 0 0 3年开始 …     

综合物探方法在探测煤矿采空区积水中的应用

为了进一步明确矿井采空区积水情况,在采空区对瞬变电磁法及激电中梯法进行参数优化试验,寻找适合在该区域进行采空区积水探测的参数,利用选定参数对沁裕矿区2号煤层进行瞬变电磁法与激电中梯法综合物探试验。先使用瞬变电磁法对采空区积水情况进行探测,再使用激电中梯法验证采空区积水状况,确定8个疑似采空积水区。通过对综合物探方法所测8处异常区打钻验证,均有水涌出,证明瞬变电磁法和激电中梯法结合探测的结果可信度较高。     

中海油LNG：“大鹏”展翅

公元2006年6月28日,山海掩映、万木葱茏的广东深圳大鹏湾畔,中华人民共和国国务院总理温家宝与澳大利亚国政府总理霍华德一行欣然而至,出席中国首个进口LNG(液化天然气)项目—广东LNG项目一期工程投产仪式,并共同按下了标志工程正式投产的启动按钮。历史将铭记这一时刻:在世界首宗LNG贸易出现30多年后—1964年,世界首次进行了从阿尔及利亚到英国的LNG商业运作—LNG终于登陆中国。作为中国进口LNG产业的开创者和领航者,中海油在中国能源史上书写下一页辉煌篇章。