面向煤矸识别的目标检测算法.pdfVIP

面向煤矸识别的目标检测算法

1.内容综述

随着煤炭资源的开采和利用，煤矸石的识别与处理成为煤炭行业

的重要课题。煤矸石是煤炭开采过程中产生的废弃物，其成分复杂，

包括岩石、矿物、有机物等，若不加以有效识别和处理，将对环境造

成污染，影响煤炭开采效率。开发高效准确的煤矸石识别算法具有重

要的现实意义。

基于计算机视觉的目标检测技术在图像处理领域取得了显著的

进展。这些技术能够自动识别图像中的目标物体，并对其进行定位和

测量。在煤矸石识别方面，已有研究尝试将计算机视觉技术应用于煤

矸石的检测与识别。由于煤矸石的复杂性和多样性，现有的目标检测

算法仍存在一定的局限性，如对光照变化的鲁棒性不足、对不同煤矸

石纹理和颜色的适应能力有限等。

在特征提取阶段，我们采用了一种改进的卷积神经网络结构，该

结构能够更好地捕捉煤矸石的纹理和形状信息。我们还引入了一种注

意力机制，使模型能够关注到煤矸石的关键区域。在特征融合阶段，

我们采用了CRF对提取的特征进行加权融合，以充分考虑不同特征之

间的互补性。在后处理阶段，我们对融合后的特征进行进一步的优化

和调整，以提高煤矸石识别的准确性。

本文提出的面向煤矸识别的目标检测算法结合了深度学习和传

统图像处理技术的优点，能够有效地提高煤矸石识别的准确性和鲁棒

性。未来我们将继续优化算法结构和参数设置，以提高算法在实际应

用中的性能表现。

1.1背景与意义

随着煤炭资源的不断开发和利用，煤矸石作为煤炭开采过程中产

生的废弃物，已经成为了一个严重的环境问题。煤矸石在堆放过程中

容易引发火灾、滑坡等安全事故，严重影响矿区的安全稳定。对煤矸

石进行有效的识别和管理具有重要的现实意义。

目标检测算法是一种广泛应用于计算机视觉领域的技术，可以自

动地检测出图像中的特定目标。在煤矸石识别领域，目标检测算法可

以帮助我们快速准确地定位煤矸石的位置，为后续的处理和利用提供

基础数据。

煤研石的特征提取：通过对煤矸石图像进行预处理，提取出有助

于目标检测的特征信息。

煤矸石的目标检测：利用目标检测算法，实现对煤矸石的自动定

位和识别。

煤矸石的分类与标注：对检测出的煤矸石进行分类和标注，为后

续的数据处理和分析提供基础数据。

煤矸石的识别结果可视化：将检测结果以直观的方式展示出来，

便于用户对煤矸石的识别情况进行了解和分析。

1.2国内外研究现状

在面向煤矸识别的目标检测算法领域，国内外学者和研究机构已

经进行了广泛而深入的研究。随着计算机视觉和人工智能技术的飞速

发展，目标检测算法在煤矸识别领域的应用取得了显著进展。

随着煤炭产业的持续发展，煤矸识别的重要性日益凸显。许多高

校和研究机构开始投入大量资源进行相关研究和开发，国内的研究主

要集中在利用深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)进行煤矸

识别。研究人员通过改进现有的目标检测算法，如FasterRCNN。以

提高煤矸识别的准确性和效率，一些研究还结合了图像预处理技术，

如去噪、增强和分割等，以提高目标检测的准确性。

尤其是煤炭产业发达的国家，煤矸识别技术同样受到广泛关注。

国外研究在算法创新和理论探讨方面相对成熟，除了传统的目标检测

算法外，一些新的方法，如基于深度学习的半监督学习、迁移学习和

弱监督学习方法等，也被广泛应用于煤矸识别领域。一些研究还结合

了多模态数据融合技术，综合利用图像、声音和振动等多源信息来提

高煤矸识别的准确性。

国内外在面向煤矸识别的目标检测算法领域都取得了一定的进

展，但仍面临一些挑战，如复杂背景下的准确识别、实时性要求、算

法模型的自适应性和鲁棒性等。未来的研究需要进一步深入，以推动

煤矸识别技术的实际应用和产业化发展。

1.3研究内容与方法

随着煤炭资源的开采和利用，煤矸石的识别和处理问题日益突出。

针对这一问题，本研究旨在开发一种高效、准确的面向煤矸识别的目

标检测算法，以实现对煤矸石的自动识别和分类。

通过深入研究煤矸石的物理特性、化学成分及在不同煤层条件下

的表现，我们确定了煤矸石与其他煤炭产品的关键差异。这些差异将

作为本算法的基础特征，用于区分煤矸石和其他煤炭。

在特征提取方面，我们将采用先进的图像处理技术，如灰度化、

二值化、形态学操作等，以突出煤矸石的独特形状和纹理特征。结合

深度学习方法，如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(R