【摘 要】
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随着煤矸石分选清洁化、智能化要求的不断提高,国内研究人员提出煤和矸石自动分选的概念。实现煤矸石自动分选需要攻克的技术难点之一就是准确完成煤矸石图像的识别和定位。
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随着煤矸石分选清洁化、智能化要求的不断提高,国内研究人员提出煤和矸石自动分选的概念。实现煤矸石自动分选需要攻克的技术难点之一就是准确完成煤矸石图像的识别和定位。目前,已有学者在煤矸石目标识别方面进行广泛的研究,但传统的煤矸石识别方法存在特征提取困难、泛化能力弱、未实现定位等问题。针对以上问题,本文提出了一种基于深度学习的煤矸石识别方法,以期提高煤矸石识别和定位的准确率。为实现煤矸石图像数据的采集,本文分析煤矸石分选的实际生产情况,并模拟人工选矸环节设计煤矸石图像数据采集实验设备;提出煤矸石图像采集原则,设计煤矸石图像数据集的采集方案并研究数据集的预处理方法。针对煤与矸石目标识别问题,通过研究深度学习模型中卷积神经网络的结构、特点,构建一种基于卷积神经网络的煤矸石目标识别网络,研究网络层数、卷积核大小、激活函数、池化方法、Dropout对煤矸石识别性能的影响。在煤矸石目标识别的基础上,针对煤与矸石目标定位问题。分析现有不同候选区域生成的方法,提出一种基于卷积神经网络生成煤与矸石目标候选区域的方法;研究滑动窗口和Anchor机制在煤矸石目标候选区域生成网络中的作用,优化煤与矸石的目标候选区域,提高定位准确性。实验结果表明:整个网络结构设计合理,识别定位准确率、效率较高。所做研究的成果为实现煤矸石自动分选的工业化应用奠定了基础。
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