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基于X射线图像和激光点云的煤矸识别方法
文献摘要：
煤矸高效分选是实现煤炭资源绿色开采的重要手段,其核心技术是煤和矸石的快速精准识别.因此,本文提出了基于X射线图像和激光点云融合的煤矸识别方法.首先,设计了基于局部熵和全局均差加权的改进Otsu分割算法,以此提高X射线图像的分割精度和分割效率;同时,利用直通滤波和体素栅格降采样简化了煤矸激光点云数据,进而提取了X射线图像和激光点云的煤矸组合特征.然后,针对传统麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优和种群多样性差等问题,提出了多策略改进的SSA算法(ISSA),并用于轻量梯度提升机(LightGBM)参数的寻优,进而设计了基于ISSA-LightGBM的煤矸快速识别模型.最后,搭建了煤矸识别实验平台,开展了相应的实验对比分析,结果表明:ISSA-LightGBM模型的煤矸识别准确达99.00％,综合性能优于其它模型,满足了煤矸高效识别的需求.
文献关键词：
煤矸识别;X射线图像;激光点云;特征提取;轻量梯度提升机
中图分类号：
作者姓名：
司垒;谭超;朱嘉皓;王忠宾;李嘉豪
作者机构：
中国矿业大学机电工程学院 徐州 221116
文献出处：
引用格式：
[1]司垒;谭超;朱嘉皓;王忠宾;李嘉豪-.基于X射线图像和激光点云的煤矸识别方法)[J].仪器仪表学报,2022(09):193-205
A类：
B类：
煤矸识别,分选,煤炭资源,绿色开采,煤和矸石,精准识别,点云融合,局部熵,均差,Otsu,分割算法,直通滤波,栅格,降采样,激光点云数据,组合特征,麻雀搜索算法,局部最优,种群多样性,多策略,ISSA,轻量梯度提升机,LightGBM,快速识别,识别模型,实验平台,实验对比
AB值：
0.311892
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