基于深度学习和后处理的煤岩裂隙图像识别方法及系统

本发明公开基于深度学习和后处理的煤岩裂隙图像识别方法及系统，采用煤岩裂隙图像识别模型对拼接后的煤岩裂隙图像进行识别与分类，模型包括依次按照顺序连接的改进的YOLOv5目标检测网络、图像分割网络和分类器，其中，图像分割网络输出二值化图像后，对不同角度的裂隙图像中裂隙和非裂隙进行视差深度计算，基于视差深度确定裂隙；确定裂隙后对二值化图像进行图像特征数值化，提取出裂隙图像特征参数；计算裂隙的分形维度，基于分形维度初步判断裂隙是否能够表征，若是则将所述裂隙图像特征参数输入至分类器，输出煤岩裂隙的类型，若否则输出裂隙特定类型。综合视差深度、分形维度和图像特征进行识别和分类，有效减少误识别和漏识别问题。