一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦井下圖像處理方法,采用AlexNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,構(gòu)建了八層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用Tensorflow深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練;然后,針對(duì)五類圖像質(zhì)量亮度過(guò)高,亮度過(guò)低,噪點(diǎn)過(guò)高,對(duì)比度過(guò)低,分辨率過(guò)低的圖像,利用其實(shí)現(xiàn)對(duì)初始訓(xùn)練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測(cè)試,以獲得可實(shí)現(xiàn)圖像質(zhì)量分類的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);結(jié)合目前成熟的圖像處理方法,分別針對(duì)不同質(zhì)量類型的圖像使用不同類型的圖像處理方法。本發(fā)明內(nèi)容不僅是礦井災(zāi)區(qū)偵檢探測(cè)可視化必須解決的關(guān)鍵問(wèn)題,也將為未來(lái)我國(guó)深部煤炭資源大規(guī)模安全開(kāi)采提供知識(shí)儲(chǔ)備和技術(shù)基礎(chǔ)。
聲明:
“基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦井下圖像處理方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)