【摘 要】
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爆破大块率是反映爆破效果的关键指标,其统计精度主要依赖于爆堆矿石图像分割的准确性。由于爆堆矿石图像中存在矿石目标分布密集、边缘对比度低等问题,致使传统图像分割方法难以准确分割爆堆矿石图像。因此,提出了一种基于U-Net和改进分水岭算法的露天矿爆堆矿石图像分割方法,以实现大块率的精准统计。首先利用无人机在哑巴岭露天矿爆破现场拍摄爆堆矿石图像,制作爆堆矿石图像数据集;然后利用深度学习算法建立了UNet
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号:42071453,41974028）；
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爆破大块率是反映爆破效果的关键指标,其统计精度主要依赖于爆堆矿石图像分割的准确性。由于爆堆矿石图像中存在矿石目标分布密集、边缘对比度低等问题,致使传统图像分割方法难以准确分割爆堆矿石图像。因此,提出了一种基于U-Net和改进分水岭算法的露天矿爆堆矿石图像分割方法,以实现大块率的精准统计。首先利用无人机在哑巴岭露天矿爆破现场拍摄爆堆矿石图像,制作爆堆矿石图像数据集;然后利用深度学习算法建立了UNet网络架构,同时融合了高级语义信息和低级语义信息,建立了爆堆矿石图像分割模型,再利用训练后的模型对爆堆矿石图像进行初步分割,进一步采用基于距离运算的分水岭算法优化了分割结果;最后评估了该方法的分割精度。试验结果表明:该算法可准确分割露天矿爆堆矿石图像,为露天矿爆破大块率统计、爆破效果智能评价提供技术支持。
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