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  1. 煤与矸石图像灰度信息和纹理特征的提取研究

  2. 针对现有大多数煤与矸石图像识别方法只单一地利用灰度均值和灰度方差进行识别,存在识别准确度和效率不高等问题,提出了一种煤与矸石图像灰度信息和纹理特征提取方法。该方法提取具有代表性的特征参数,如灰度均值、平滑度及灰度共生矩阵的能量、对比度、相关性、熵等,作为识别煤与矸石的重要依据。Matlab仿真分析结果表明,以上特征参数可以有效地描述煤与矸石的图像特征,可为煤与矸石的自动识别与分选提供重要参考依据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：312320
    • 提供者：weixin_38592455

  1. 基于灰度共生矩阵的煤与矸石自动识别研究

  2. 为提高煤与矸石识别率,提出了一种基于灰度共生矩阵的煤与矸石纹理特征自动识别方法。分析灰度共生矩阵的基本原理、特征参数,利用灰度共生矩阵提取煤与矸石图像的角二阶距、相关性、对比度和熵这四个特征作为纹理特征,用支持向量机进行识别,并在MATLAB上仿真实现。研究结果表明:用灰度共生矩阵提取纹理特征、用支持向量机识别的方法能有效的描述煤与矸石的纹理特征,为煤与矸石的识别和分选提供重要参考依据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-07
    • 文件大小：411648
    • 提供者：weixin_38512659

  1. 煤与矸石图像纹理特征提取方法

  2. 针对现有煤与矸石图像处理方法存在提取特征参数少、识别精度低等问题,提出了一种融合局部二值模式和灰度共生矩阵的煤与矸石图像纹理特征提取方法。首先将煤与矸石预处理后的图像转换为局部二值模式图像,再利用该图像生成灰度共生矩阵,以角二阶距、相关性、对比度和熵作为纹理特征进行均值和归一化处理,最后用支持向量机进行训练,得出识别结果。实验结果表明,该方法能够有效地提取到煤与矸石图像的纹理特征,煤和矸石的识别率分别为94%和96%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-22
    • 文件大小：373760
    • 提供者：weixin_38636461

  1. 煤矸智能分选的机器视觉识别方法与优化

  2. 煤矸图像的在线准确快速识别是煤矸智能分选的关键，深度卷积神经网络能够解决这一问题。以实际生产状态下采集的煤与矸石图像为训练与测试样本，基于ResNet等经典网络与SqueezeNet等先进轻量级网络建立了煤矸图像识别模型，分析了各模型的训练收敛情况。基于k-means++判断模型中不同卷积核所提取特征的相似程度，基于模型剪枝技术对相似度高的卷积核进行裁剪，实现了识别模型的优化与压缩。以识别精度、模型规模和模型运算复杂度为评价指标，定量衡量了压缩前后各模型的测试性能。分析了压缩后的模型对煤矸难、易

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38680308

  1. 基于灰度和纹理的煤与矸石特征提取研究

  2. 探讨煤与矸石图像在灰度与纹理上的异同,应用图像处理技术对煤与矸石图像进行预处理、图像分割,采用灰度特征和纹理特征相结合的方法进行特征提取,并在Matlab上仿真实现。研究结果表明灰度和纹理能有效的描述煤与矸石的特征,具有较好的鉴别能力,可为煤与矸石的识别和分选提供参考依据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：194560
    • 提供者：weixin_38635323