基于改進ResNet網絡的井下鉆桿計數方法

高瑞， 郝樂， 劉寶， 文靜怡， 陳宇航

(1.西安科技大學 電氣與控制工程學院， 陜西 西安 710054； 2.西北大學 公共管理學院， 陜西 西安 710127)

0 引言

目前，中國大部分煤礦企業采用鉆孔方式抽采瓦斯，由于鉆頭在煤層中的路徑難以獲取，一般通過計算鉆桿數量來間接計算鉆孔深度，以滿足鉆孔深度設計要求[1-3]。傳統的鉆桿數量人工統計方式存在自動化程度低、受人為因素影響、誤差較大等缺點[4-5]。有學者采用傳感器、聲波等檢測鉆桿數量或鉆孔深度，如仇海生等[6]基于聲波回聲技術測量鉆孔深度，但存在測量設備體積較大、檢測距離有限等問題。路拓等[7]基于彈性波理論，在鉆桿底端激發、接收彈性波，實現瓦斯抽采鉆孔快速抽查，但由于鉆孔存在角度偏差，探測精度較低。董立紅等[8]提出一種基于改進Camshift算法的鉆桿計數方法，通過Camshift算法追蹤鉆桿特征目標，根據追蹤路徑統計鉆桿數量，但該方法對環境光線變化過于敏感，易造成統計結果偏差。

針對上述問題，本文提出一種基于改進ResNet網絡的井下鉆桿計數方法。通過ResNet網絡判斷視頻中每一幀圖像是否包含卸桿動作，并基于Logistic經驗曲線自動更新學習率，以提高模型分類準確率；通過積分法對視頻分類置信度進行濾波，最后統計置信度曲線下降沿數量，實現鉆桿計數。

1 井下鉆桿計數方法原理

基于改進ResNet網絡的井下鉆桿計數方法流程如圖1所示，包括數據集建立和預處理、圖像分類模型選取和訓練、鉆桿數量統計3個部分[9]。……