改进U-net网络在煤岩识别中的应用

该文献主要介绍了基于改进U-net网络模型的综采工作面煤岩识别方法，由司垒、王忠宾、熊祥祥和谭超共同撰写，并在《煤炭学报》上网络首发。文章探讨了如何利用深度学习技术提高煤岩识别的准确性和效率。 在煤炭开采过程中，准确地识别煤岩界面对于保障安全生产、优化开采工艺以及提高资源利用率至关重要。传统的煤岩识别方法通常依赖于人工经验或者简单的图像处理技术，存在精度低、效率低下的问题。随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的广泛应用，研究人员开始尝试将这些技术引入煤岩识别。 U-net网络是一种特别适合图像分割任务的CNN架构，它结合了浅层特征和深层特征，能够在较少的训练样本下获得较好的分割结果。然而，原始的U-net网络在处理复杂场景时可能表现不佳，因此，研究者对其进行了改进，以适应综采工作面的煤岩识别需求。改进可能包括网络结构的优化、损失函数的选择、数据增强策略的应用等方面，旨在提升模型的泛化能力和识别准确性。 文章详细阐述了改进的U-net网络模型的设计和实现过程，可能包括网络层次的调整、增加 skip connection 的数量以保留更多的空间信息，以及采用 Dice 损失函数来更好地处理类别不平衡问题。此外，数据预处理和增强也是关键步骤，可能涉及图像的归一化、噪声过滤以及随机翻转、旋转等操作，以增加模型对不同角度和光照条件的适应性。 实验部分，作者可能对比了改进的U-net模型与其他传统方法或未改进的U-net模型的性能，通过定量指标如精度、召回率、F1分数等展示了改进模型的优势。此外，实际应用的案例分析也可能被包括在内，证明了该方法在实际综采工作面煤岩识别中的可行性和有效性。 这篇论文为解决综采工作面的煤岩识别问题提供了一种新的深度学习解决方案，改进的U-net模型提高了识别的自动化程度和精度，有助于推动煤炭行业的智能化发展。其对深度学习在工业领域应用的研究具有重要的参考价值。