【摘 要】
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为提高综采工作面煤岩的识别精度,提出了一种基于U-NET++网络模型的图像分割算法,通过剪枝操作和添加残差网络结构改进U-NET++算法,利用labelme软件打标签煤岩样本数据,以及添加噪声等操作扩充数据集,将改进的U-NET++网络模型识别煤岩图像样本,仿真测试改进算法的运算时间和边缘特征分割的准确率.结果表明,R2 U-NET++在煤岩图像分割时间缩短0.002 s/张,分割结果准确度提升了2％,煤岩图像分割的性能得到了有效提升.
【机 构】
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黑龙江科技大学 计算机与信息工程学院,哈尔滨150022
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为提高综采工作面煤岩的识别精度,提出了一种基于U-NET++网络模型的图像分割算法,通过剪枝操作和添加残差网络结构改进U-NET++算法,利用labelme软件打标签煤岩样本数据,以及添加噪声等操作扩充数据集,将改进的U-NET++网络模型识别煤岩图像样本,仿真测试改进算法的运算时间和边缘特征分割的准确率.结果表明,R2 U-NET++在煤岩图像分割时间缩短0.002 s/张,分割结果准确度提升了2％,煤岩图像分割的性能得到了有效提升.
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