煤矸石优化识别：91.3%识别率的深度学习方法

本文介绍了一种针对煤矸石图像目标检测不准确问题的优化识别方法，着重解决输送带磨损导致的识别精度下降。首先，采集到的煤矸石图像经过预处理，包括裁切、去噪和灰度化，以减少背景干扰。接着，采用训练有素的CornerNetSqueeze深度学习模型来检测煤或矸石的存在，并定位其在图像中的位置。这种深度学习模型利用先进的计算机视觉技术，提高了目标检测的精确性和稳定性。 进一步地，对于定位后的区域，通过分析灰度直方图的三阶矩特征参数，对煤矸石进行分类。三阶矩是图像统计学中的一种重要特征，它可以捕捉图像局部区域亮度的分布情况，有助于区分煤和矸石这两种在颜色和纹理上可能存在的细微差异。这种方法的应用显著提升了识别的准确性，使得系统能够更准确地区分出煤和矸石，从而提高整个分选过程的效率。 实验结果显示，该优化识别方法的识别准确率达到91.3%，这在实际应用中是一个相当高的水平，证明了其有效性。同时，单张图像的识别时间仅为41毫秒，表明该方法具有良好的实时性，适用于工业生产环境中的高效处理需求。 此外，文章还提及了煤炭行业的其他相关研究，如智慧矿山与5G和WiFi6的结合、大采高工作面的智能化综采、基于大数据的故障诊断技术等，这些都展示了煤炭行业向智能化和数字化转型的趋势。然而，本文的核心焦点在于煤矸石识别技术，通过深度学习和图像处理技术，为煤炭行业的清洁生产和资源回收提供了有力支持。 总结来说，本文的煤矸石优化识别方法不仅解决了实际生产中的一个关键问题，而且展示了深度学习和图像识别技术在矿业中的潜力和应用前景，为推动煤炭行业向智能化方向发展做出了贡献。