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煤化巡检机器人

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    目前,高新科技的融入赋予了智能巡检机器人多样化的特点,可应对复杂环境及多业务。除了在机器人中搭载视觉、热成像等功能外还可根据特定场景进行定制。其中,在变电厂中巡检机器人所取得的效果尤为明显。变电厂巡检机器人利用热成像以及可见光图像,经传统图像算法或基于卷积神经网络的深度学弟,完成变电厂中的目标识别功能,并进行判断以及预警,提高了检测的效率,减少了检测过程中的安全隐患。

    同时,在现有的煤化工厂的封闭的地下环境中,使用挂轨式巡检机器人的案例较少,且在每个检测目标前安装固定式的相机进行检测,其成本较高;其视觉系统大多使用传统的图像算法和two-stage类的深度学习算法,算法存在鲁棒性不足和检测效率低的问题。

    因此,有必要提供一种能够有效提升焦炉加热安全性的煤化智能巡检机器人、智能巡检系统及巡检方法来解决上述技术问题。


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