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为了准确计算煤矿的产量,需要把煤矸石的量减掉,针对这个问题,研究了基于图像识别的煤矸石识别技术,从煤矸石与煤炭的样本数据中分离数据,最终完成煤矸石的识别系统。采用自适应增强算法(AdaBoost算法)对实现目标的检测达到了很好的效果,虽然原煤图像存在着多样性,受到遮挡、光照、视角等的影响,通过AdaBoost算法对原煤数据库和非原煤数据库训练逐步提升原煤分类器性能,能成功实现原煤识别检测。论文中识别系统充分利用图像识别技术和人工智能思想,将机器学习引入煤矸石模型的建模环节,成功实现煤炭和煤矸石的区分。