传统的卷积神经网络（CNN）是单任务网络，为实现带式输送机输煤量和跑偏的同时检测，使用2个卷积神经网络分别对输煤量和跑偏进行检测，导致网络体积大、参数多、计算量大、运行时间长，严重影响检测性能。为降低网络结构的复杂性，提出了一种基于多任务卷积神经网络（MT-CNN）的带式输送机输煤量和跑偏检测方法，可使输煤量检测和跑偏检测这2个任务共享同一个网络底层结构和参数。在VGGNet模型的基础上，增大卷积核和池化核的尺度，减少全连接层通道数量，改变输出层结构，构建了MT-CNN；对采集的输送带图像进行灰
