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多光谱波段筛选的煤矸石快速定位: 收藏
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引用; 《中国激光》2021年第16期48卷 184-194页; 作者：来文豪周孟然王锦国胡天羽孔茜茜胡锋卞凯朱梓伟安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232000; 煤矿的现代化建设需要实现煤矸石的智能分选。设计了一个基于多光谱图像的煤矸石检测模型,其目的是快速、准确地为智能分选提供煤矸石位置。首先,采集煤和煤矸石的多光谱数据,利用最佳指数因子理论从多光谱图像的25个波段中选择3个构成...; 煤矿的现代化建设需要实现煤矸石的智能分选。设计了一个基于多光谱图像的煤矸石检测模型,其目的是快速、准确地为智能分选提供煤矸石位置。首先,采集煤和煤矸石的多光谱数据,利用最佳指数因子理论从多光谱图像的25个波段中选择3个构成伪RGB图像。其次,设计一个轻量的检测模型,记为yolo mg。最后,基于伪RGB图像将设计的模型用于煤矸石检测研究,并通过非极大值抑制联合置信度阈值过滤冗余边界框。实验结果显示,yolo mg在204 pixel×204 pixel的输入分辨率下,实现了煤矸石91.91%的平均检测精度,并且115张光谱图像的检测耗时仅为1.225 s。所设计的轻量检测模型能实现煤矸石最快速的识别和定位,这对煤矸石的智能分离操作具有重要意义。; 来源：详细信息评论

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