[发明专利]一种多光谱图像信息和光谱信息异构融合的煤矸识别方法

权利要求书

1.一种多光谱图像信息和光谱信息异构融合的煤矸识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

（1）煤和矸石多光谱数据的获取；

（2）构造煤和矸石的多光谱数据库；

（3）二维卷积神经网络图像信息的特征提取；

（4）一维卷积神经网络光谱信息的特征提取；

（5）图像特征和光谱特征的融合；

（6）随机森林煤矸识别模型构建；

所述步骤（1）中，利用多光谱成像技术获取煤和矸石的多光谱数据，得到煤和矸石的多光谱数据集；

所述步骤（2）中，利用煤和矸石的多光谱数据集，结合煤和矸石的样本标签，构造煤和矸石的多光谱数据库，该数据库同时包含图像信息和光谱信息；

所述步骤（3）中，用于提取图像信息特征的二维卷积神经网络（Two-dimensionalconvolutional neural network, 2D-CNN）是一种包含两个卷积层的网络结构，主要包含标准化层、卷积层、池化层、全连接层；

所述步骤（4）中，用于提取光谱信息特征的一维卷积神经网络（One-dimensionalconvolutional neural network, 1D-CNN）是一种包含两个卷积层的网络结构，主要包含标准化层、卷积层、池化层、全连接层；

所述步骤（5）中，利用融合规则实现上述步骤（3）和（4）中提取的图像特征和光谱特征的融合；

所述步骤（6）中，利用融合后的特征在训练集上构建随机森林（Random forest, RF）煤矸识别模型，确定RF煤矸识别模型的参数，然后利用测试集来测试识别的效果，验证模型性能。