基于多光谱成像和深度学习的煤矸识别研究

基于多光谱成像和深度学习的煤矸识别研究基于多光谱成像和深度学习的煤矸识别摘要随着能源需求的不断增长，煤矸产生的规模和数量也逐年增加，给环境和人类健康带来了巨大的挑战。因此，对煤矸进行有效识别和分类具有

基于多光谱成像和深度学习的煤矸识别研究 基于多光谱成像和深度学习的煤矸识别 摘要 随着能源需求的不断增长，煤矸产生的规模和数量也逐年增加，给 环境和人类健康带来了巨大的挑战。因此，对煤矸进行有效识别和分类 具有重要的意义。本文提出了一种基于多光谱成像和深度学习的煤矸识 别方法。通过采集多光谱图像数据，并通过深度学习算法进行处理和分 类，实现对煤矸的自动化识别和分类。 引言 煤矸是在煤矿开采和煤炭加工过程中产生的废弃物，其主要成分是 煤炭和其他的矿物质。由于煤矸中含有大量的有害物质和重金属，其排 放和处理会对环境和人类健康造成严重的影响。因此，对煤矸进行有效 识别和分类是解决这一问题的关键。 方法 在本文中，我们采用了多光谱成像技术来获取煤矸的图像数据。多 光谱成像是一种同时捕捉物体不同波段下的图像，可以获得不同波段的 光谱信息。通过对多光谱图像数据进行处理和分析，可以获取更多的煤 矸特征信息，提高识别的准确性。 为了进一步提高识别的准确性，本文引入了深度学习算法，使用卷 CNNCNN 积神经网络（）进行煤矸的分类。是一种基于深度学习的算 法，它能够从图像中学习特征，并通过多个卷积和池化层提取和压缩特 征，最后通过全连接层进行分类。 实验与结果 为了验证本文方法的有效性，我们采集了一批包含煤矸的多光谱图 像数据，并使用深度学习方法进行分类。实验结果显示，本文方法的准