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煤岩图像识别的改进算法OA

Improved algorithm for coal and rock image identification

中文摘要

为提高综采工作面煤岩的识别精度,提出了一种基于U-NET++网络模型的图像分割算法,通过剪枝操作和添加残差网络结构改进U-NET++算法,利用labelme软件打标签煤岩样本数据,以及添加噪声等操作扩充数据集,将改进的U-NET++网络模型识别煤岩图像样本,仿真测试改进算法的运算时间和边缘特征分割的准确率.结果表明,R2 U-NET++在煤岩图像分割时间缩短0.002 s/张,分割结果准确度提升了2%,煤岩图像分割的性能得到了有效提升.

史健婷;李瑾

黑龙江科技大学 计算机与信息工程学院,哈尔滨150022黑龙江科技大学 计算机与信息工程学院,哈尔滨150022

信息技术与安全科学

煤岩识别U-NET++残差结构

《黑龙江科技学院学报》 2021 (6)

830-836,7

黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目(2018-KYYWF-1189)

10.3969/j.issn.2095-7262.2021.06.025

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