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一种煤岩图像特征提取与识别方法
提出了一种基于二进制十字对角纹理矩阵的煤岩图像特征提取与识别方法。该方法首先提取煤岩图像的二进制十字对角纹理矩阵,然后利用二进制十字对角纹理矩阵的角二阶矩能量、相关性、方差、逆差矩、熵、和熵、差熵、和均值、对比度、惯性矩及相关信息测度构造煤岩图像的特征向量,最后结合稀疏表示进行煤岩图像分类识别。实验结果表明,与基于十字对角纹理矩阵的图像特征提取与识别方法相比,该方法具有更好的
煤岩识别
效果,平均识别率达94.38%,且单幅图像特征提取时间大幅降低,提高了
煤岩识别
的实时性。
2022-01-21 15:52:35
312KB
煤岩识别
煤岩图像
特征提取
二进制十字对角纹理矩阵
1
基于改进U_net网络模型的综采工作面
煤岩识别
方法.pdf
基于改进U_net网络模型的综采工作面
煤岩识别
方法.pdf
2021-05-10 12:02:58
1009KB
unet
煤岩识别
1
基于GAN网络的煤岩图像样本生成方法.pdf
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2021-05-10 12:02:07
1.24MB
煤岩识别
煤矿
智能掘进
1
国内外煤岩界面识别技术研究动态综述.pdf
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2021-05-10 12:02:07
79KB
煤岩识别
煤矿
智能掘进
1
YOLOv2在煤岩智能识别与定位中的应用研究.pdf
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2021-05-10 12:02:07
1.18MB
yolo
煤岩识别
1
基于图像纹理的
煤岩识别
研究
煤岩识别
对实现采掘面无人开采具有重要的意义。由于煤、岩石在纹理上的巨大差别,提出了基于图像纹理的
煤岩识别
研究。利用灰度共生矩阵(GLCM)分别对煤、岩石图像纹理进行特征提取,然后再应用RBF神经网络分析处理所得到的纹理特征数据,进而实现对煤岩的分类识别,通过验证,该方法准确率高,操作简单,值得推广。
2021-04-27 16:29:42
155KB
纹理
煤岩识别
灰度共生矩阵
RBF神经网络
1
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