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基于纹理和改进径向基网络的煤监控图像识别
  • 364
  • 作者

    孙继平陈伟李毅王福增唐亮张帆

  • 单位

    中国矿业大学（北京）煤炭资源与安全开采国家重点实验室中国矿业大学（北京）煤炭资源与安全开采国家重点实验室 北京100083

  • 摘要
    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

  • 基金项目(Foundation)
    教育部博士点基金资助项目(20050290010)；
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