一种动态调整权重与阈值的螺旋溜槽矿带边界识别方法

本发明提供了一种动态调整权重与阈值的螺旋溜槽矿带边界识别方法，涉及图像处理技术领域。包括以下步骤：采集不同时刻的螺旋溜槽流场图像及其对应的环境参数，并对图像进行预处理。通过人工标记对矿带边界轮廓进行标注，记为样本验证图像，将样本验证图像与对应的样本图像一一映射，形成训练图像集。对环境参数进行归一化和滑动窗口滤波，构建环境影响参数函数。以训练图像集中的样本图像和对应的环境参数为输入，以样本验证图像为标签，建立边缘检测深度学习模型，并动态调整卷积层权重及阈值，通过损失函数优化模型，最终识别待测螺旋溜槽的边界，该方案能在不同环境条件下实现高效的边界识别，实现螺旋溜槽分离效率的显著提升。