基于卷积神经网络的煤与矸石自动识别
计算机视觉与模式识别
2017-12-05 v1
摘要
我们设计了一套矸石分选系统，并基于 AlexNet 构建了卷积神经网络模型。采用数据增强与迁移学习，解决卷积神经网络在训练阶段训练数据不足的问题。提出一种目标检测与区域裁剪算法，将训练图像数据调整至最优尺寸。与传统神经网络及 SVM 算法相比，该算法对煤与煤矸石具有更高的识别率，为煤与矸石的识别与分离提供了重要参考。
引用
@article{arxiv.1712.00720,
title = {Automatic Recognition of Coal and Gangue based on Convolution Neural Network},
author = {Huichao Hong and Lixin Zheng and Jianqing Zhu and Shuwan Pan and Kaiting Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.00720},
year = {2017}
}