[发明专利]一种基于深度学习网络的矿山图像粉尘去除方法及系统有效
| 申请号： | 202111352712.6 | 申请日： | 2021-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN113962901B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 刘康;徐歆恺;马岩;赵昕楠 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学（北京）;北京联合大学;煤炭科学技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06T7/11;G06T7/238;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京盛询知识产权代理有限公司 11901 | 代理人： | 方亚兵 |
| 地址： | 100083 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习网络的矿山图像粉尘去除方法及系统，步骤包括：S1、对矿山图像进行多尺度特征提取，获取所述矿山图像的高级图像特征、结构特征和低级图像特征；S2、对所述高级图像特征、结构特征和低级图像特征进行修复处理，去除所述矿山图像的粉尘信息；S3、将所述高级图像特征、结构特征和低级图像特征和所述矿山图像的粉尘信息进行融合处理，获取融合特征，将所述融合特征进行图像还原处理，获得去除粉尘图像；S4、将所述去除粉尘图像进行分块区域处理，获得粉尘概率，进行数据处理获得端到端网络的损失值，判断损失值是否符合要求，否则要返回S1；是则获取去除粉尘成功的矿山图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 矿山 图像 粉尘 去除 方法 系统 | ||
【主权项】：
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