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Deep Neural Network Descriptor for Anomaly Detection in the Screening Unit of an Open Pit Phosphate Mine

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Laila El Hiouile
Ahmed Errami
Nawfel Azami
Radouane Majdoul
Erschienen in
Ubiquitous Networking
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Dieses Kapitel befasst sich mit der entscheidenden Rolle von Phosphor in der Landwirtschaft und der wachsenden Nachfrage nach Phosphatdüngemitteln. Es unterstreicht die Bedeutung effizienter Aufbereitungsverfahren im Phosphatbergbau, insbesondere in der Siebanlage, wo Anomalien die Produktion erheblich beeinflussen können. Die Autoren schlagen einen Deskriptor für tiefe neuronale Netzwerke in Verbindung mit einem Support Vector Machine-Klassifikator vor, um Anomalien in Echtzeit mithilfe von Überwachungskameras zu erkennen. Dieser Ansatz wird mit traditionellen manuellen Deskriptoren wie SIFT und HOG verglichen und zeigt die überlegene Leistung von Deep-Learning-Methoden in Bezug auf Genauigkeit und Verarbeitungszeit. Das Kapitel diskutiert auch die Herausforderungen und zukünftigen Forschungsrichtungen bei der Verbesserung der Robustheit dieser Modelle in rauen Bergbauumgebungen.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Deep Neural Network Descriptor for Anomaly Detection in the Screening Unit of an Open Pit Phosphate Mine
Verfasst von
Laila El Hiouile
Ahmed Errami
Nawfel Azami
Radouane Majdoul
Copyright-Jahr
2021
Buch
Ubiquitous Networking

Print ISBN: 978-3-030-86355-5

Electronic ISBN: 978-3-030-86356-2

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-86356-2_20
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