基于多光谱成像与改良YOLO v4的煤矸石识别方法

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简介：
本研究提出了一种利用多光谱成像和改进版YOLO v4算法对煤矸石进行高效准确识别的方法，旨在提高煤炭资源回收效率。煤矸石的分离对环境保护与资源高效利用具有重要意义。为此，提出了一种基于多光谱成像技术和目标检测技术的智能煤矸石分离方法。首先，在实验室中搭建了用于采集煤矸石数据的多光谱系统，并收集到了850组数据；其次，研究分析了不同波段下煤矸石的识别率及相关性，从25个波段中选择了3个关键波段构成伪RGB图像；最后，采用改进的目标检测模型YOLO v4.1进行煤和煤矸石的检测。实验结果显示，在测试集中该方法对煤和煤矸石的平均精度均值为98.26%，且每次检测耗时约为4.18秒。此方法不仅能精准识别出煤炭与煤矸石，还能获取两者的位置信息及大小数据，从而大大推进了煤矸石分离操作的技术进步和发展。

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基于多光谱成像与改良YOLO v4的煤矸石识别方法

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本研究提出了一种利用多光谱成像和改进版YOLO v4算法对煤矸石进行高效准确识别的方法，旨在提高煤炭资源回收效率。煤矸石的分离对环境保护与资源高效利用具有重要意义。为此，提出了一种基于多光谱成像技术和目标检测技术的智能煤矸石分离方法。首先，在实验室中搭建了用于采集煤矸石数据的多光谱系统，并收集到了850组数据；其次，研究分析了不同波段下煤矸石的识别率及相关性，从25个波段中选择了3个关键波段构成伪RGB图像；最后，采用改进的目标检测模型YOLO v4.1进行煤和煤矸石的检测。实验结果显示，在测试集中该方法对煤和煤矸石的平均精度均值为98.26%，且每次检测耗时约为4.18秒。此方法不仅能精准识别出煤炭与煤矸石，还能获取两者的位置信息及大小数据，从而大大推进了煤矸石分离操作的技术进步和发展。

煤矸石图片分类方法

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本文探讨了针对煤矸石图像的高效分类方法，结合计算机视觉技术与机器学习算法，旨在提升煤矸石识别效率和准确性。为了应对人工排矸法、机械湿选法以及γ射线分选法在煤矸石分选过程中存在的快速高效性不足、安全性差及操作复杂等问题，本段落提出了一种基于机器视觉的煤矸石图像分类方法。该方法首先对煤矸石图像进行增强和去噪预处理，并采用距离变换的分水岭算法实现分割提取。针对煤矿中获取到的矸石分割图，文章选取了HOG特征及灰度共生矩阵作为特征描述符。在基于特征提取的方法上，分别使用支持向量机、随机森林以及K近邻算法进行了分类识别实验；同时构建了一种浅层卷积神经网络和基于ImageNet数据集预训练的VGG16模型进行煤矸石图像的深度学习分类。研究结果表明，在所有提出的方案中，采用VGG16模型的方法在煤矸石图像分类上表现最佳，其准确率达到了99.7%，显著高于特征提取方法（91.9%）和浅层卷积神经网络方法（92.5%）。

煤炭与矸石图像纹理特征的提取方法

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本研究探讨了从煤炭和矸石中有效提取图像纹理特征的方法，旨在提高两者识别精度。通过分析不同算法的应用效果，优化资源分类与利用效率。针对现有煤与矸石图像处理方法中存在的特征参数提取不足、识别精度较低的问题,本段落提出了一种结合局部二值模式（LBP）和灰度共生矩阵的纹理特征提取方法。首先，将预处理后的煤与矸石图像转化为局部二值模式图像；然后利用该图生成灰度共生矩阵，并选取角二阶距、相关性、对比度及熵作为主要的纹理特征进行均值化和平滑处理（归一化）；最后采用支持向量机（SVM）算法对提取出的特征数据集进行训练，得到最终识别结果。实验表明，该方法能够高效地从煤与矸石图像中提取到有价值的纹理信息，并且分别实现了94%和96%的高精度分类效果。

煤矸石识别的数据集（目标检测）

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本数据集专注于煤矸石识别，采用目标检测技术，旨在提高煤矿废弃物处理效率与安全性。含丰富标注图像，助力AI模型训练与优化。该数据集包含YOLO与VOC格式的煤矸石图像，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。类别包括Coal（煤炭）和Rock（岩石），共有3091张图片。文件中包含了图片、txt标签以及指定类别的yaml配置文件，并且已经将数据划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLO算法的训练。

煤矸分类识别代码

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《煤矸分类识别代码》是一部关于煤炭工业技术标准的著作，提供了煤矸石分类与识别的技术规范和编码规则，是煤炭资源综合利用的重要参考文献。该压缩包主要包括煤矸分选样本图片、测试图片、软件测试效果图片、Halcon代码以及C#与Halcon联合编程的工程软件代码。视觉分选所用相机为DALSA公司的Genie Nano M2590 NIR型号。注意事项： 1. 运行Halcon代码时请修改图片路径。 2. 使用C#和Halcon联合编写的程序运行前，请确保电脑上已安装了Halcon 12版本。如果未安装，可以自行下载并安装该软件。压缩包内包含有Halcon的破解版。

煤矿矸石自动分选中图像处理和识别技术的应用

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本研究探讨了在煤矿矸石分选过程中应用图像处理与识别技术的方法，旨在提高资源回收效率及环境保护水平。通过智能筛选减少浪费，促进煤炭工业的可持续发展。本段落旨在通过提升煤块与矸石的自动筛选系统技术进行研究。在理论创新方面，初步探讨了图像处理技术的应用，并强化人工智能技术在此领域的使用效果。通过对原始图像实施平滑滤波、边缘增强及分割等步骤处理后，利用煤块和矸石灰度直方图特征来有效区分二者，从而提高煤炭工业的生产效率和技术水平。

煤矸石光电分选系统的开发设计

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本项目致力于研发一种新型煤矸石光电分选系统，利用先进的光学传感技术和自动化控制系统，旨在提高煤炭行业的资源回收效率及环保水平。为了满足煤矸石井下分选回填及综合利用的需求，我们提出了一种基于激光三维扫描与动态称重的煤矸光电分选系统的设计方案。首先通过称重部分对被测物进行重量测量，并从每幅图像中提取出激光线，计算出每个光切面面积。然后根据体积和质量信息应用识别算法来区分煤矸石，并依据识别结果向分选驱动机构发送指令实现在线实时的煤与矸石分离。测试结果显示，该系统配合相应的执行装置能够准确地区分开煤和矸石，其识别率达到90%。

基于改良OIF与SVM算法的高光谱遥感图像分类

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本研究提出了一种结合改良优化模糊指标（OIF）和支撑向量机(SVM)的新型方法，有效提升高光谱遥感图像的分类精度。通过实验验证了该技术在处理复杂地物信息上的优越性。本段落提出了一种结合改进的最佳指数法（OIF）和支持向量机（SVM）的新方法，用于高光谱成像影像的分类。该方法首先通过新影像进行OIF计算，选择OIF值最大的分割组合作为最佳分割组合；然后建立SVM分类器对这一最佳分类组合进行分类；最后将所得结果与其他监督分类方法进行比较，并在相同核函数条件下与PCA和SVM结合的方法做精度分析对比。

煤矸石粒度的MATLAB数字图像处理代码检测

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本项目利用MATLAB开发了一套针对煤矸石粒度分析的数字图像处理系统，通过算法优化实现了高效准确的煤矸石颗粒尺寸测量与统计。在数字图像处理中，通过自适应直方图均衡增强图像对比度后，进行开运算以检测粒度并绘制相关图表。

基于改良梯度算法的纹理特征图像识别

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本研究提出了一种基于改良梯度算法的高效纹理特征提取方法，用于提升图像识别准确性与效率。通过优化计算过程，该方法能够更好地捕捉和分析复杂场景下的纹理细节，适用于多种图像处理任务中。针对纹理特征的方向无序性问题，本段落提出了一种基于多向梯度模算子的快速算法。在图像预处理阶段对亮度进行修正以消除光照不均匀导致的影响，并利用该方法提取羽毛等物体的纹理特性。具体来说，在图像识别中，尤其是在工业生产和自动化检测领域如羽毛分析过程中，纹理特征发挥着关键作用。为了克服方向无序性问题，本段落提出了一种改进梯度算法的方法来实现快速、准确的图像识别和分级。文中强调了亮度修正的重要性，并在Lab颜色空间内进行此项操作以确保后续步骤中纹理提取不受光照不均匀的影响。通过多向梯度模算子获取局部区域内的梯度方向信息，进而构建二维灰度梯度矩阵；基于该矩阵统计得到的灰度数据能够建立分级模型，用于量化和分类羽毛等材料上的波纹特征。实验结果表明所提算法能有效提取并准确地对纹理进行分级处理，并且满足实时检测的需求。其计算量较小（仅涉及加减运算），非常适合集成到机器视觉系统中使用；同时通过对亮度及边缘信息的优化，增强了该方法在各种条件下的鲁棒性表现。尽管目前的研究主要集中在单一尺度分析上，但未来的工作可以探索多尺度变化以进一步提高识别精度与适应能力。此外，文中还参考了纹理特征统计分析、滤波器族方法以及小波变换等领域的研究成果来展示当前研究的多样性和深入程度。综上所述，本段落提出了一种实用且高效的解决方案用于提取和分类图像中的纹理特征，在工业自动化检测中具有广泛的应用前景。通过优化现有梯度算法及预处理步骤，可以有效应对光照不均匀与方向无序性带来的挑战，并实现精确地识别和分级功能。