Описание проекта
Формирование датасетов для использования в первичных нейронных сетях для достижения наилучших результатов обучения.
Актуальность:
1.Снижение времени внеплановых простоев дробильной фабрики(ДФ) из-за попадания недробимых материалов в дробильные камеры;
2.Снижение времени внеплановых простоев оборудования;
3.Повышение надежности оборудования ДФ за счёт снижения количества дефектов, образующихся по причине попадания недробимых тел в дробильные камеры.
Цель: распознавание и классификация различных типов руды и минералов, основываясь на визуальных данных, получаемых из видеопотока.
Задачи:
1.Сбор данных по теме исследования;
2.Подбор оборудования для создания системы видеонаблюдения;
3.Создание прототипа конвейерной ленты;
4.Сбор данных и выбор критериальных характеристик для анализа руд и минералов ;
5.Выделение аномальных зон на конвейере для извлечения недробимых материалов;
6.Обучение нейросети с использованием собранных данных и настройкой ее на распознавание различных типов руды и минералов на видеопотоке;
7.Обучении нейросети способности выделять аномальные зоны (инородные тела) в руде и минералах;
8.Оценка производительности после обучения нейросети путем тестирования и оценки на способность точно классифицировать объекты на видеопотоке (определение точности);
9.Риски использования датчиков и нейросетей в компаниях, связанных с добычей руды и минералов.
