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申请/专利权人：武汉大学
摘要：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。
主权项：1.一种基于深度学习的煤矿采面煤岩识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始煤岩图像，进行预处理，得到预处理图像；将预处理图像基于RSTF方法并结合DA优化算法进行图像增强，得到增强图像；构建以YOLOv5s网络作为基础模型，结合BiSeNet分割网络增加一个分割头的深度学习模型；深度学习模型训练；获得最终深度学习模型，用于矿采面煤岩识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种基于深度学习的煤矿采面煤岩识别方法
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