[发明专利]一种煤矸石的识别方法

摘要

本发明公开了一种煤矸石的识别方法，首先通过采集的煤矸石图片建立训练样本集；基于深度检测网络对训练样本集进行训练；利用深度卷积神经网络模型框架进行训练，得到识别网络模型；将待识别图片进行自适应滤波降噪处理，并使用双线性内插法进行归一化处理为统一尺寸；利用检测网络模型进行检测，得出目标的定位情况以及初次识别情况；利用识别网络模型进行二次识别，得出二次识别结果；通过反馈回路动态优化检测结果和识别结果；结合两次识别结果与所述反馈回路的辅助判断结果获得所述待识别图片的识别情况。该方法能在常规光照条件下，利用采集图像的方式对煤与矸石进行识别，能有效提高识别准确度，实现保煤排矸的策略。

主权项

1.一种煤矸石的识别方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、首先通过采集的煤矸石图片建立训练样本集，并对所述训练样本集进行定向扩充与优化；步骤2、对扩充后的训练样本集中的图片进行滤波降噪与归一化处理；步骤3、针对步骤2处理后的训练样本集基于深度检测网络进行训练，得到检测网络模型和训练样本集中目标的定位与识别情况；步骤4、将检测网络模型训练出的目标裁剪并制作为新的训练样本，再利用深度卷积神经网络模型框架进行训练，得到识别网络模型；步骤5、将待识别图片进行自适应滤波降噪处理，并使用双线性内插法进行归一化处理为统一尺寸；步骤6、针对步骤5处理后的待识别图片，利用所述检测网络模型进行检测，得出目标的定位情况以及初次识别情况；步骤7、针对步骤6检测出的目标，利用所述识别网络模型进行二次识别，得出二次识别结果；步骤8、通过反馈回路对检测结果和识别结果分别进行辅助判断，动态优化检测结果和识别结果；步骤9、结合两次识别结果与所述反馈回路的辅助判断结果获得所述待识别图片的识别情况。