科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对传统基于图像处理的煤矸识别方法速度、效率低、精度起伏及难以实际应用等问题，本文提出了一种基于改进型轻量级深度识别网络模型的煤矸识别方法，以MobileNetV3-large模块结构为基础，在保证模型参数体积及复杂度较少增加的前提下，对网络模型的性能做进一步的提升，使之能够更加适应煤和矸石的开采或选捡的实际生产环境。首先在模型中采用CBAM注意力机制模块，该模块相比原模型中的SE模块具有更高的表征能力，能够更好提升网络对具有的复杂像素信息的煤和矸石图像感兴趣区域的特征提取。然后通过对训练数据集采用颜色、位置以及图像模糊等相应的复杂图像增强技术进行处理，一方面增加识别模型对煤矸识别复杂生产环境的泛化能力，降低网络的过拟合的风险，另一方面完成对数据集的进一步的扩增，通过以上方法最终获得改进的轻量级深度识别网络模型。最后将改进的模型应用于煤矸识别技术研究与实现。实验研究结果表明，本文提出的基于改进型轻量级深度识别网络模型的煤和矸石识别方法，模型结构简单、网络易训练、易嵌入使用且识别精度高，在对煤和矸石识别的测试中精度相对原模型提高了2.3%，达到了97.7%，召回率提高了2%，达到97.8%，对于提高采煤和选煤工作面的自动化程度和生产效率，实现煤炭智能化开采和选捡都具有重要的应用价值和现实意义。
- 单位
