[发明专利]一种多光谱图像信息和CNN的煤矸识别方法有效
| 申请号： | 201910612866.0 | 申请日： | 2019-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN110321959B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 胡锋;周孟然;闫鹏程;李蓓;卞凯;戴荣英 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V20/10;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 230031 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多光谱图像信息和CNN的煤矸识别方法，包括以下步骤：(1)煤和矸石多光谱图像信息获取；(2)煤和矸石多光谱图像样本划分；(3)卷积神经网络多光谱图像特征提取；(4)极限学习机煤矸识别模型构建。本发明采用CNN‑ELM进行煤和矸石多光谱图像的识别模型构建，提出一种新的卷积神经网络模型能够提取更多、更有效的特征信息，且可以有效避免过拟合等问题，非常适用于煤和矸石的快速、精准识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 光谱 图像 信息 cnn 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种多光谱图像信息和CNN的煤矸识别方法，包括以下步骤：(1)煤和矸石多光谱图像信息获取；(2)煤和矸石多光谱图像样本划分；(3)卷积神经网络多光谱图像特征提取；(4)极限学习机煤矸识别模型构建。
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