【摘 要】
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为提升矿物的分选效率,基于机器视觉对矿石识别分选算法进行研究。采用PSO-Faster R-CNN改进算法对矿石二维图像进行识别分类,PSO算法改进了Faster R-CNN算法的收敛速度,使用了多尺度特征融合的方法,实现了对特定矿石图像样本的识别。此外,还选择了HOG+SVM算法和KNN算法进行对比。结果表明,PSO-Faster R-CNN改进算法识别精确度高达98%,精度和稳定度优于其他两种
【机 构】
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南昌工学院人工智能学院,江西南昌330108;南昌工学院教育学院,江西南昌330108
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为提升矿物的分选效率,基于机器视觉对矿石识别分选算法进行研究。采用PSO-Faster R-CNN改进算法对矿石二维图像进行识别分类,PSO算法改进了Faster R-CNN算法的收敛速度,使用了多尺度特征融合的方法,实现了对特定矿石图像样本的识别。此外,还选择了HOG+SVM算法和KNN算法进行对比。结果表明,PSO-Faster R-CNN改进算法识别精确度高达98%,精度和稳定度优于其他两种算法,实际工程识别速度快,未来能满足矿石分选识别的应用需要。
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