一种基于图像识别的原矿分类方法及系统

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一种基于图像识别的原矿分类方法及系统
申请号:CN202410871346
申请日期:2024-07-01
公开号:CN118781411B
公开日期:2025-04-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于图像识别的原矿分类方法及系统,涉及图像识别的原矿分类技术领域,包括收集原矿图像数据,对原矿图像数据进行预处理与调整,提取预处理与调整后原矿图像数据的特征向量并进行向量融合;构建卷积神经网络DNN模型进行原矿分类,构建可视化界面实时展示分类的结果,将收集和分析产生的原矿数据进行存储。本发明通过收集原矿图像数据,对原矿图像数据进行预处理与调整,提取预处理与调整后提取原矿图像数据的特征向量并进行向量融合,构建卷积神经网络DNN模型进行原矿分类,极大地提升分类算法的响应性和精度,降低错误分类的可能性,显著提升处理速度和准确性,具有非常明显的实用价值和市场前景。
技术关键词
DNN模型 构建卷积神经网络 图像特征向量 分类方法 高光谱图像特征 线性回归模型 分割图像数据 可视化界面 训练集 小波变换技术 信息熵 图像处理工具 优化器 扫描设备 光照强度数据 矩阵 高光谱相机 光照传感器
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