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基于纹理和改进径向基网络的煤监控图像识别
被引量：
1
1
作者
孙继平
陈伟
+3 位作者
李毅
王福增
唐亮
张帆
《煤炭科学技术》
CAS
北大核心
2008年第1期78-81,共4页
煤的红外监控图像的正确识别对矿井自动监控有重要的意义。计算煤监控图像的灰度相关矩阵各纹理统计量,分析其分布特征。在径向基函数神经网络(RBFNN)的输入层增加了正规化函数,用改进的RBFNN对图像进行了识别。结果表明,图像的纹理统...
煤的红外监控图像的正确识别对矿井自动监控有重要的意义。计算煤监控图像的灰度相关矩阵各纹理统计量,分析其分布特征。在径向基函数神经网络(RBFNN)的输入层增加了正规化函数,用改进的RBFNN对图像进行了识别。结果表明,图像的纹理统计量在统计上有很好的分离性,改进的RBFNN能成功地识别出煤矿井下红外监控系统中面煤和块煤的图像。
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关键词
煤炭
红外监控图像
灰度相关矩阵
改进RBFNN
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职称材料
题名
基于纹理和改进径向基网络的煤监控图像识别
被引量：
1
1
作者
孙继平
陈伟
李毅
王福增
唐亮
张帆
机构
中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室
出处
《煤炭科学技术》
CAS
北大核心
2008年第1期78-81,共4页
基金
教育部博士点基金资助项目(20050290010)
文摘
煤的红外监控图像的正确识别对矿井自动监控有重要的意义。计算煤监控图像的灰度相关矩阵各纹理统计量,分析其分布特征。在径向基函数神经网络(RBFNN)的输入层增加了正规化函数,用改进的RBFNN对图像进行了识别。结果表明,图像的纹理统计量在统计上有很好的分离性,改进的RBFNN能成功地识别出煤矿井下红外监控系统中面煤和块煤的图像。
关键词
煤炭
红外监控图像
灰度相关矩阵
改进RBFNN
Keywords
coal
infrared
monitoring
and
control
image
grey
scale
related
matrix
improved
RBFNN
分类号
TD672 [矿业工程—矿山机电]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于纹理和改进径向基网络的煤监控图像识别
孙继平
陈伟
李毅
王福增
唐亮
张帆
《煤炭科学技术》
CAS
北大核心
2008
1
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