基于图像处理技术与InceptionV3神经网络的煤矸图像识别研究  

Study on Image Recognition of Coal Gangue Based on Image Processing Technology and InceptionV3 Neural Network

作　　者：王斌[1] 睢祎平 王浩盛 郝尚凯 林建功 WANG Bin;SUI Yiping

机构地区：[1]山西大同大学煤炭工程学院,山西大同037003

出　　处：《山西焦煤科技》2023年第3期7-11,共5页Shanxi Coking Coal Science & Technology

基　　金：山西省研究生教育创新项目(2022Y766);山西大同大学研究生教育创新项目(21CX02,22CX44,22CX07)。

摘　　要：采用支持向量机对比分析了SVM分类器与InceptionV3网络模型两种方式对煤矸图像的识别准确率。首先对煤和矸石图片进行灰度、降噪处理,提取煤和矸石灰度特征值,确定了灰度方差与灰度均值是区分煤和矸石的有效特征。然后选用SVM分类器与InceptionV3网络模型两种方式分别对采集到的煤和矸石图像各2000张分为20组进行分类处理。结果发现,以灰度方差为判别依据的SVM分类器对煤矸图像的平均识别正确率为72.3%,以灰度均值为判别依据的InceptionV3网络模型对煤矸图像的平均识别正确率为85.7%.

关 键 词：煤矸识别 图像处理 灰度方差 InceptionV3网络 支持向量机 

分 类 号：TD849.5[矿业工程—煤矿开采] TP391.41[矿业工程—矿山开采]