摘要
本发明提供了一种基于深度学习的煤矿采面煤岩识别方法,旨在解决传统方法中存在的识别准确率低、处理效率慢等问题。该方法首先通过高分辨率相机采集煤矿采面原始煤岩图像,并应用基于RSTF和DA的图像增强技术优化图像质量;随后,采用基于YOLOv5s和轻量化语义分割网络BiSeNet的深度学习模型进行煤岩的检测和语义分割,有效地提取出煤岩的位置和边界信息;最后,通过测试集评估模型的泛化能力和识别准确率,验证了该方法在实际煤矿环境中的有效性和可靠性。本发明的优点在于通过深度学习技术实现了高效、精准的煤矿采面煤岩识别,能够在复杂的煤矿环境中快速、准确地完成煤岩识别任务,提升了矿山生产效率和安全性。
技术关键词
识别方法
煤岩图像
深度学习模型训练
煤矿环境
非暂态计算机可读存储介质
煤矿采面
高分辨率相机
图像增强技术
图像增强模块
语义分割网络
深度学习网络
煤岩识别
算法
度计算方法
深度学习技术
模型训练模块
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标识卡
人脸特征向量
身份识别方法
人脸识别模式
唯一性
氧化锌避雷器
LightGBM模型
故障识别方法
GAN模型
样本
脑电情绪识别方法
节点特征
融合特征
多层感知机
交叉注意力机制