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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：一种基于生成对抗网络的小样本红外热成像煤岩性状识别方法，依次对不同性状下的煤壁试块进行截割作业，利用红外热相机采集不同煤岩性状下的红外热成像图片；对红外热成像图片进行预处理，再划分为小样本训练集和正常数量测试集；构建基于双判别器和自适应特征融合的改进WGAN‑GP模型，利用小样本训练集训练改进WGAN‑GP模型，生成高质量红外热成像图片；选用2D‑CNN作为识别网络模型，利用高质量红外热成像图片和小样本训练集构建扩张数据集，再对识别网络模型进行训练，得到煤岩性状识别网络模型；在作业过程中，将实时采集到的红外热成像图片输入到煤岩性状识别网络模型，输出煤岩性状分类结果。该方法能在小样本条件下完成高效、高精度的煤岩性状识别作业。
主权项：1.一种基于生成对抗网络的小样本红外热成像煤岩性状识别方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤一：在采煤机摇臂上安装红外热相机，并建立红外热相机与数据处理设备的通信连接，利用采煤机摇臂、红外热相机和数据处理设备搭建成采煤机煤壁截割实验台；步骤二：根据综采工作次序，依次对不同性状下的煤壁试块进行截割作业，同时利用红外热相机根据设定的时间间隔采集不同煤岩性状下采煤机截割区域的红外热成像图片，并发送给数据处理设备；步骤三：数据处理设备对所接收到的若干红外热成像图片进行预处理，再将处理后的若干红外热成像图片随机划分为小样本训练集和正常数量测试集；步骤四：构建基于双判别器和自适应特征融合的改进WGAN-GP模型，利用小样本训练集训练改进WGAN-GP模型，用于生成高质量红外热成像图片；步骤五：选用2D-CNN作为识别网络模型，利用生成的高质量红外热成像图片和小样本训练集构建扩张数据集，再通过扩张数据集对识别网络模型进行训练，得到训练好的煤岩性状识别网络模型，然后，利用正常数量的测试集对训练好的煤岩性状识别模型进行测试；步骤六：在对煤壁试块进行截割作业过程中，将实时采集到的红外热成像图片输入到训练好的煤岩性状识别网络模型，输出煤岩性状分类结果，实现小样本条件下煤岩性状的有效识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 基于生成对抗网络的小样本红外热成像煤岩性状识别方法
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