[发明专利]一种矿井图像场景分类方法、装置及设备、系统

权利要求书

1.一种矿井图像场景分类方法，其特征在于，包括：

获取矿井场景图像训练样本；

利用所述矿井场景图像训练样本训练分类算法模型，得到矿井场景分类模型；

利用所述矿井场景分类模型对待分类矿井场景图像进行分类，得到分类结果；

其中，所述利用所述矿井场景图像训练样本训练分类算法模型，包括：

通过yolov3算法模型的特征提取网络对所述矿井场景图像训练样本进行提取样本特征，得到预设尺寸的特征图；

根据对象的中心坐标的位置与网格单元的位置关系，确定网格单元的预测对象；

利用所述样本特征，调整参数配置，得到训练后的矿井场景分类模型；

其中，所述矿井场景分类模型的残差块在各层输出和输入之间设置一个用于直接跳过一个或多个卷积层的恒等快捷连接块；

所述残差块是计算公式如下：

x_l+1＝f(h(x_l)+F(x_l，W_l))；

其中x_l和x_l+1分别表示第l个残差块的输入和输出，W_l为残差函数F学到的参数，h(x_l)表示恒等快捷连接，f为ReLU激活函数，所述矿井场景分类模型从浅层l到深层L的特征x_L表示为：

所述矿井场景分类模型的误差反向传播的计算公式为：

其中，表示残差块在整个网络输出层L的梯度，括号中的数字1表示恒等快捷连接；表示带有权重W_l的残差梯度。

2.根据权利要求1所述的矿井图像场景分类方法，其特征在于，

所述获取矿井场景图像训练样本，包括：

收集预设数量的矿井场景图像；

对所述矿井场景图像进行预处理，得到相同形式的标准图像；

将所述标准图像使用分类标签进行标记，得到矿井场景图像训练样本。

3.根据权利要求2所述的矿井图像场景分类方法，其特征在于，

所述对所述矿井场景图像进行预处理，包括：

将所述矿井场景图像利用预设公式进行归一化，得到归一化图像；

从所述归一化图像中删除不符合训练条件的图像，得到筛选图像；

对所述筛选图像进行降噪处理，得到标准图像。

4.根据权利要求3所述的矿井图像场景分类方法，其特征在于，

所述对所述矿井场景图像进行预处理，还包括：对矿井场景图像进行数据增强；

所述对矿井场景图像进行数据增强具体为：对所述标准图像进行下列处理中的一种或一种以上的组合：旋转图像、剪切图像、改变图像色差、扭曲图像特征、改变图像尺寸大小、增强图像噪音。

5.根据权利要求1至4任一项所述矿井图像场景分类方法，其特征在于，

所述利用所述矿井场景分类模型对待分类矿井场景图像进行分类，包括：

获取待分类矿井场景图像；

将所述待分类矿井场景图像中的区域特征与矿井场景分类模型中的预设场景特征做识别，得到识别结果；

根据所述识别结果，确定是否将于所述预设场景特征对应的分类标签关联到所述矿井场景图像。