[发明专利]基于图像识别技术的煤矸识别方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于图像识别技术的煤矸识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取煤与矸石混合物的图像，对所述图像进行图像分割得到分割结果；

根据所述分割结果对应的图像特征进行煤矸识别；其中，所述图像特征包括以下至少一项：图像的颜色特征、图像的纹理特征、图像的像素方差特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像进行图像分割得到分割结果，包括：

根据预设分割算法对所述图像进行图像分割，得到分割对象；所述分割对象包括轮廓及煤矸类别；

所述根据所述分割结果对应的图像特征进行煤矸识别，包括：

根据所述分割对象对应的图像特征进行煤矸识别，以验证所述分割对象的煤矸类别是否正确。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述分割结果对应目标的重量及体积，及根据所述重量及所述体积计算所述目标的密度；

根据所述目标的密度、煤的密度、矸石的密度，验证所述煤矸识别的结果是否正确。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像特征为图像的颜色特征，所述根据所述分割结果对应的图像特征进行煤矸识别，包括：

确定所述分割结果中像素值在预设像素值范围内的目标像素点；

根据所述目标像素点的面积与预设面积阈值的大小关系，确定所述分割结果对应于煤或矸石。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像特征为图像的纹理特征，所述根据所述分割结果对应的图像特征进行煤矸识别，包括：

通过灰度共生矩阵提取所述分割结果的纹理特征；

若所述纹理特征对应的数值在第一纹理范围内，则确定所述分割结果对应于煤；第一纹理范围为预先确定的煤图像的纹理特征对应的数值范围；

若所述纹理特征对应的数值在第二纹理范围内，则确定所述分割结果对应于矸石；第二纹理范围为预先确定的矸石图像的纹理特征对应的数值范围。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像特征为图像的像素方差特征，所述根据所述分割结果对应的图像特征进行煤矸识别，包括：

对所述分割结果进行形态学膨胀处理，得到膨胀后图像；

计算所述膨胀后图像的像素值的方差；

若所述方差在第一方差范围内，则确定所述分割结果对应于煤；所述第一方差范围为预先确定的煤图像的方差范围；

若所述方差在第二方差范围内，则确定所述分割结果对应于矸石；所述第二方差范围为预先确定的矸石图像的方差范围。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述对所述分割结果进行形态学膨胀处理，得到膨胀后图像的步骤之后，所述方法还包括：

对所述膨胀后图像进行池化处理，并计算池化后图像的像素值的方差。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述分割结果对应的图像特征进行煤矸识别，包括：

通过预先训练的机器学习模型对所述分割结果进行分类，确定所述分割结果对应于煤或矸石；

其中，所述机器学习模型由煤及矸石图像的样本集训练得到，所述样本集的样本包括煤图像和矸石图像、所述煤图像和所述矸石图像的颜色特征、纹理特征及像素方差特征、所述煤图像和所述矸石图像的类别标签。

9.一种基于图像识别技术的煤矸识别装置，其特征在于，所述装置包括：

分割模块，用于获取煤与矸石混合物的图像，对所述图像进行图像分割得到分割结果；

煤矸识别模块，用于根据所述分割结果对应的图像特征进行煤矸识别；其中所述图像特征包括以下至少一项：图像的颜色特征、图像的纹理特征、图像的像素方差特征。

10.一种基于图像识别技术的煤矸识别系统，其特征在于，包括：

摄像装置，用于采集煤与矸石混合物的图像；

服务器，用于执行如权利要求1-8任一项所述的基于图像识别技术的煤矸识别方法；

密度检测装置，用于检测所述煤和/或所述矸石的密度；

分离执行装置，用于根据煤矸识别的结果分离所述煤及所述矸石。