基于卷积神经网络的煤矸石识别算法研究

倪云峰; 封子杰; 郭苹; 王静

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基于卷积神经网络的煤矸石识别算法研究

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摘要

煤矸石自动分选是充分利用能源和减轻环境污染的有效途径,然而传统的煤矸石分选方法效率低下、污染环境、成本过高,已不能满足当今智慧矿山的发展需求。为了提高煤矸石自动化分选的效率及识别精度,文中提出一种基于卷积神经网络的煤矸石智能识别算法。首先利用同态滤波增强煤和矸石的对比度;然后通过颜色空间转换得到HSV色彩,并利用K-means++聚类算法在HSV颜色空间对其进行图像分割,从而获得煤和矸石目标图像;最后构建无参数辨识的卷积神经网络模型,以解决人工选择煤矸石图像特征参数所导致的精度低、耗时长等问题,从而实现对煤和矸石图像的自动分类识别功能。实验结果表明:文中改进算法能够较好地对煤矸石样本图像进行分类识别,识别准确率达到93.3%;与多种先进的机器学习和深度学习煤矸石分选算法相比,改进算法的煤矸石分选识别准确率有明显提高。

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来源
《现代电子技术》 |2022年第10期|57-62|共6页
作者
倪云峰; 封子杰; 郭苹; 王静;
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作者单位

西安科技大学通信与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
煤矸石分选; 卷积神经网络; 图像识别; 图像增强; 图像分割; 自动分类;

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