【摘 要】
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煤矿智能化要求实现智能化开采,其中煤岩识别是实现无人化开采的核心技术之一,近年来基于图像的煤岩识别方法受到广泛关注。受采掘环境影响导致图像获取困难是制约煤岩图像识别的主要因素之一,针对煤岩图像数据短缺的问题提出解决方法并增加数据量,基于在单张图像上训练的生成式对抗网络提出Var-ConSinGAN模型并构建样本生成与特征迁移框架。ConSinGAN模型生成的图像虽然清晰但对于煤岩图像生成来说仍然缺少多样性,改进模型的训练方式和图像重构方法可提高生成煤岩图像的多样性。模型采用金字塔结构,使用多阶段训练方法,
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,神东煤炭集团公司寸草塔一矿,阜新煤矿集团恒大煤矿
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(62006107,61402212)。
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煤矿智能化要求实现智能化开采,其中煤岩识别是实现无人化开采的核心技术之一,近年来基于图像的煤岩识别方法受到广泛关注。受采掘环境影响导致图像获取困难是制约煤岩图像识别的主要因素之一,针对煤岩图像数据短缺的问题提出解决方法并增加数据量,基于在单张图像上训练的生成式对抗网络提出Var-ConSinGAN模型并构建样本生成与特征迁移框架。ConSinGAN模型生成的图像虽然清晰但对于煤岩图像生成来说仍然缺少多样性,改进模型的训练方式和图像重构方法可提高生成煤岩图像的多样性。模型采用金字塔结构,使用多阶段训练方法,
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