论文部分内容阅读
煤矸识别技术对实现煤和矸石自动分选具有重要意义,而现有的图像识别算法在实用性、准确率方面无法满足实际需求。基于图像处理技术和深度学习技术,提出一种基于改进YOLOv3的煤矸识别方法,针对煤矸识别目标小、辨识度低等问题,对原始YOLOv3的网络结构及损失函数进行了改进,用训练生成的模型在测试集上进行识别测试。测试结果表明:改进的YOLOv3-M在小样本上,可在短时间内使模型快速收敛,单张图像识别时间为21.6 ms,识别准确率为95.4%,能适应不同环境下的煤矸样本,可实现实时检测识别。