公开(公告)号：CN118941842A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410940636.8

申请日：2024-07-15

Applicant: 武汉大学

Inventor： 许书展 ,  潘玉丛 ,  余宏淦 ,  刘泉声 ,  刘一苇 ,  邓鹏海 ,  杨光 ,  张凯 ,  屠传豹

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 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。