矿石的品位是指导矿山生产的必要指标。为实现对铁矿石品位的智能化识别以及模型在便携设备中的搭载，对不同铁矿石的不同品位进行了数据增强处理，利用MobileNet搭建SSD神经网络作为方法的第一个判断模块，在训练神经过程中采用迁移学习思想以及早停法对训练进行加速，进而生成铁矿石品位识别模型。测试集验证结果表明，模型对于矿石品位图像识别正确率大于97%，模型可以很好地区分不同品位的铁矿石，可以为其他矿山品位识别提供参考。
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