[发明专利]基于二值化神经网络的深度学习矿石尺度测量方法及应用系统在审
| 申请号： | 202010433320.1 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN112001878A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 段章领;盛典墨 | 申请（专利权）人： | 合肥合工安驰智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06T7/13;G06T7/62;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥东邦滋原专利代理事务所(普通合伙) 34155 | 代理人： | 吴晓娜 |
| 地址： | 230000 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 一种基于二值化神经网络的深度学习矿石尺度测量方法及应用系统，其中包括：通过摄像头获取皮带上矿石图像；预处理矿石图像为标记图像，标记出尺寸大于阈值的矿石；将标记后的图像分为训练样本和测试样本；使用训练样本训练预设的实例分割网络并获得权重；将测试样本输入至神经网络获得分割结果，并将分割后的图像通过最小覆盖圆算法获得矿石的最长尺寸；根据矿石的尺寸，找到异常大小的矿石并发出警告。本发明解决了矿石块筛选中存在的智能化水平低依赖人工操作，效率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 二值化 神经网络 深度 学习 矿石 尺度 测量方法 应用 系统 | ||
【主权项】：
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