基于YOLOv3的高效煤矸识别与分类系统

摘要信息:"《基于YOLOv3的煤矸识别系统》摘要介绍了针对煤炭开采产生的环境污染和资源浪费问题，研究者开发了一种高效准确的煤矸（煤矸石）识别系统。该系统利用深度学习中的YOLOv3目标检测算法，其结合了高精度和快速响应的优势。首先，通过数据采集和详尽标注，构建了一个包含多种煤矸特性的大型图像数据库。然后，对YOLOv3网络进行定制化训练，不仅能够识别煤矸的存在，还能区分可燃与不可燃、大小各异的煤矸类别。 为了提升识别精度，研究者采用了数据增强策略，如图像旋转、翻转和亮度调整，增强了模型对不同角度和条件下的煤矸样本的适应性。同时，多尺度训练和迭代优化技术被应用于模型，有效提升了系统对小尺寸和模糊煤矸的检测能力。实验结果显示，与传统图像处理方法相比，基于YOLOv3的系统在准确性方面有显著提升，并且在实时性上表现出色，这对于环保和绿色矿山建设具有实际应用价值。 该系统不仅有助于降低煤矸处理的成本，还能减少对环境的负面影响，是未来矿山管理和环保领域的重要技术突破。" "《基于YOLOv3的煤矸识别系统》研究着重于解决煤炭开采过程中产生的煤矸识别问题，借助YOLOv3深度学习算法实现高效、准确的自动化检测和分类。研究首先通过大量煤矸图像的数据集构建和标注，然后对YOLOv3进行定制训练，包括数据增强和模型优化，以增强模型对各类煤矸的识别能力和鲁棒性。实验结果显示，相较于传统方法，该系统在识别精度和实时性方面具有明显优势，对于推动绿色矿山建设和环境保护具有重要意义。"