隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變,煤炭行業(yè)由粗放型生產(chǎn)向精細(xì)化轉(zhuǎn)型,智能化開(kāi)采成為煤炭安全高效開(kāi)采的發(fā)展趨勢(shì)。國(guó)家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局提出的科技強(qiáng)安專項(xiàng)行動(dòng)將煤炭智能化開(kāi)采技術(shù)列為重點(diǎn)研究方向,以機(jī)械生產(chǎn)代替人工作業(yè)。煤矸分選作為煤礦開(kāi)采的首要環(huán)節(jié),實(shí)現(xiàn)煤和矸石自動(dòng)分選需要攻克的技術(shù)難點(diǎn)之一就是準(zhǔn)確完成煤和矸石的識(shí)別和定位。目前,已有學(xué)者在煤和矸石目標(biāo)識(shí)別方面進(jìn)行廣泛的研究,但傳統(tǒng)的煤和矸石識(shí)別方法存在特征提取困難、泛化能力弱、未實(shí)現(xiàn)定位等問(wèn)題。針對(duì)以上問(wèn)題,本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的煤和矸石識(shí)別方法,希望提高煤和矸石識(shí)別的準(zhǔn)確率。對(duì)煤和矸石圖像進(jìn)行分析,并合實(shí)際工況,確定煤和矸石圖像樣本集采集原則,對(duì)采集的煤和矸石圖像進(jìn)行篩選,確保煤和矸石圖像樣本集的有效性。采用尺寸圖像訓(xùn)練,并對(duì)像隨機(jī)裁剪,進(jìn)行圖像翻轉(zhuǎn)、明亮度變化、添加噪聲等方法對(duì)煤和矸石圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充。采用留一交叉驗(yàn)證對(duì)煤和矸石圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分,為煤和矸石圖像識(shí)別奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別過(guò)程中,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同,對(duì)圖像識(shí)別效果不同,對(duì)比分析AlexNet、VGGNet、GoogLenet三種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)煤和矸石識(shí)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 本課題的研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 煤和矸石分選國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 深度學(xué)習(xí)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 遷移學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 本文的研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 本文的技術(shù)路線
2 深度學(xué)習(xí)特性分析及優(yōu)化方法
    2.1 深度學(xué)習(xí)
        2.1.1 深度學(xué)習(xí)概述
        2.1.2 深度學(xué)習(xí)框架
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
        2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)
        2.2.3 損失函數(shù)
        2.2.4 正則化
    2.3 遷移學(xué)習(xí)理論
        2.3.1 遷移學(xué)習(xí)理論定義
        2.3.2 遷移學(xué)習(xí)方法
    2.4 本章小結(jié)
3 煤和矸石圖像數(shù)據(jù)集處理
    3.1 引言
    3.2 煤和矸石圖像獲取
    3.3 樣本集標(biāo)注
    3.4 數(shù)據(jù)集擴(kuò)充
    3.5 數(shù)據(jù)集劃分
    3.6 本章小結(jié)
4 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤與矸石圖像識(shí)別
    4.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤和矸石圖像識(shí)別模型
    4.2 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究
        4.2.1 Alexnet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.2 VGGNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.3 GoogLenet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    4.3 網(wǎng)絡(luò)模型的選取
    4.4 模型優(yōu)化參數(shù)設(shè)置
        4.4.1 AlexNet模型參數(shù)
        4.4.2 VGGNet模型參數(shù)
        4.4.3 GoogLenet模型參數(shù)
    4.5 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置
        4.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        4.5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
    4.6 實(shí)驗(yàn)分析
        4.6.1 實(shí)驗(yàn)步驟
        4.6.2 結(jié)果分析
    4.7 本章小結(jié)
5 基于遷移學(xué)習(xí)的煤與矸石圖像識(shí)別
    5.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)算法
        5.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征學(xué)習(xí)
        5.1.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)
    5.2 模型改進(jìn)與優(yōu)化
        5.2.1 批歸一化
        5.2.2 DisturbLabel算法
        5.2.3 模型參數(shù)設(shè)置
    5.3 設(shè)定評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.4 實(shí)驗(yàn)分析
    5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]基于深度學(xué)習(xí)的國(guó)產(chǎn)高分遙感影像飛機(jī)目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)[J]. 李淑敏,馮權(quán)瀧,梁其椿,張學(xué)慶.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2018(06)
[5]深度學(xué)習(xí)在雷達(dá)通信目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用框架[J]. 程嘉遠(yuǎn).  現(xiàn)代雷達(dá). 2018(08)
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[7]AICon 2018開(kāi)幕 百度PaddlePaddle引開(kāi)發(fā)者熱議[J].   智能機(jī)器人. 2018 (01)
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[10]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空器檢測(cè)與識(shí)別[J]. 俞汝劼,楊貞,熊惠霖.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(06)

博士論文
[1]煤矸光電密度識(shí)別及自動(dòng)分選系統(tǒng)的研究[D]. 張晨.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京） 2013

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺(jué)識(shí)別研究[D]. 薛昆南.華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于圖像特征的煤與矸石識(shí)別算法研究[D]. 宋劍.河北工程大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3728742