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基于深度图像分析的细粒度矿石分级测定方法
被引量:
6
1
作者
卢才武
齐凡
阮顺领
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期490-500,共11页
针对图像处理技术在细粒度矿石分级测定时存在的精度不足问题,提出基于深度图像分析的分级测定方法.在灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)的基础上提出点对生成步长与图像灰度压缩等级的自适应选取方法,通过网格搜索...
针对图像处理技术在细粒度矿石分级测定时存在的精度不足问题,提出基于深度图像分析的分级测定方法.在灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)的基础上提出点对生成步长与图像灰度压缩等级的自适应选取方法,通过网格搜索与交叉验证来优化支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,提高粒度测定精度.实验结果表明,该方法对0~0.9 mm、0.9~3.0 mm、3.0~5.0 mm、5.0~7.0 mm这4种等级的细粒度矿石分级准确率可达92%以上,能够充分满足细粒度矿石分级测定的要求.
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关键词
矿石粒
度
纹理提取
图像分类
灰
度
共生矩阵
最大线性离散度
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职称材料
题名
基于深度图像分析的细粒度矿石分级测定方法
被引量:
6
1
作者
卢才武
齐凡
阮顺领
机构
西安建筑科技大学管理学院
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期490-500,共11页
基金
国家自然科学基金(No.51774228)
陕西省自然科学基金(No.2017JM5043)资助
文摘
针对图像处理技术在细粒度矿石分级测定时存在的精度不足问题,提出基于深度图像分析的分级测定方法.在灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)的基础上提出点对生成步长与图像灰度压缩等级的自适应选取方法,通过网格搜索与交叉验证来优化支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,提高粒度测定精度.实验结果表明,该方法对0~0.9 mm、0.9~3.0 mm、3.0~5.0 mm、5.0~7.0 mm这4种等级的细粒度矿石分级准确率可达92%以上,能够充分满足细粒度矿石分级测定的要求.
关键词
矿石粒
度
纹理提取
图像分类
灰
度
共生矩阵
最大线性离散度
Keywords
ore grain size
texture extraction
image classification
gray-level co-occurrencematrix
maximum linear dispersion
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度图像分析的细粒度矿石分级测定方法
卢才武
齐凡
阮顺领
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
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