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申请/专利权人：山东大学
申请日：2024-11-29
公开（公告）日：2024-12-31
公开（公告）号：CN119229217A
专利技术分类：..使用分类，例如 视频对象[2022.01]
专利摘要：本发明公开基于深度学习和后处理的煤岩裂隙图像识别方法及系统，采用煤岩裂隙图像识别模型对拼接后的煤岩裂隙图像进行识别与分类，模型包括依次按照顺序连接的改进的YOLOv5目标检测网络、图像分割网络和分类器，其中，图像分割网络输出二值化图像后，对不同角度的裂隙图像中裂隙和非裂隙进行视差深度计算，基于视差深度确定裂隙；确定裂隙后对二值化图像进行图像特征数值化，提取出裂隙图像特征参数；计算裂隙的分形维度，基于分形维度初步判断裂隙是否能够表征，若是则将所述裂隙图像特征参数输入至分类器，输出煤岩裂隙的类型，若否则输出裂隙特定类型。综合视差深度、分形维度和图像特征进行识别和分类，有效减少误识别和漏识别问题。
专利权项：1.基于深度学习和后处理的煤岩裂隙图像识别方法，其特征在于，包括：获取不同角度的煤岩裂隙图像并进行预处理，得到预处理后的不同角度的煤岩裂隙图像；将预处理后的不同角度的煤岩裂隙图像进行拼接，得到拼接后的煤岩裂隙图像，并输入至训练好的煤岩裂隙图像识别模型进行裂隙的识别与分类，得到裂隙分类结果；所述煤岩裂隙图像识别模型包括依次按照顺序连接的改进的YOLOv5目标检测网络、图像分割网络和分类器；具体的，煤岩裂隙图像识别模型中图像的处理步骤为：将拼接后的煤岩裂隙图像输入改进的YOLOv5目标检测网络进行裂隙边界定位，输出裂隙标注图像；将所述裂隙标注图像输入图像分割网络进行图像分割，输出分割后的二值化图像；对所述预处理后的不同角度的煤岩裂隙图像中裂隙和非裂隙进行视差深度计算，基于所述视差深度确定裂隙；确定裂隙后对所述二值化图像进行图像特征数值化，提取出裂隙图像特征参数；基于所述二值化图像计算裂隙的分形维度，基于所述分形维度初步判断裂隙是否能够表征，若是则将所述裂隙图像特征参数输入至分类器，输出煤岩裂隙的类型，若否则输出裂隙特定类型。
百度查询： 山东大学 基于深度学习和后处理的煤岩裂隙图像识别方法及系统
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