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公开(公告)号:CN116012714A
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202310038418.0
申请日:2023-01-09
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N21/25 , G01N1/28
Abstract: 本发明公开了基于高光谱成像技术和卷积神经网络的煤岩识别检测方法,属于图像数据处理技术领域,包括将煤岩粉碎成颗粒并均匀铺在器皿底部置于载物台中央,通过高光谱相机进行图像采集,对高光谱图像进行黑白校正去除暗电流的影响,将校正好的图像输入到卷积神经网络中进行卷积和池化操作提取特征,经过处理后的光谱图像结合SVM算法建立识别模型,由该模型获得识别检测结果。上述所有处理数据会传送到数据库中,数据库会对所有数据保存并给出数据库中的比对识别检测结果,最终将模型所得识别检测结果以及数据库给出的比对识别结果进行输出显示。本发明方法实现了快速煤岩识别,操作简单,对煤炭智能化、无人化开采具有重要意义。