一种基于PCA-IFOA-SVM结合灰度-纹理融合特征的煤矸识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110663209.6
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/40;G06K9/34;G06K9/32;G06N3/00
申请日期：
2021-06-15
申请人：
西安科技大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于PCA-IFOA-SVM结合灰度-纹理融合特征的煤矸识别方法
申请号	CN202110663209.6	申请日期	2021-06-15
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-24	公开/公告号	CN113435486A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;4;0;;;G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;K;9;/;3;2;;;G;0;6;N;3;/;0;0查看分类表>
申请人	西安科技大学	申请人地址	陕西省西安市雁塔区雁塔路58号西安科技大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安科技大学	当前权利人	西安科技大学
发明人	李远成;汪梅;刘驰;马晨;武帅;董立红
代理机构	西安瀚汇专利代理事务所（普通合伙）	代理人	汪重庆

摘要

本发明提供了一种基于PCA‑IFOA‑SVM结合灰度‑纹理融合特征的煤矸识别方法；包括：步骤1，采集选煤厂中煤矸分选现场的照片，建立煤矸图像样本数据集；步骤2，对煤和矸石图像进行增强、去噪、分割预处理；步骤3，分别使用直方图统计和灰度共生矩阵的方法提取煤矸图像的灰度和纹理信息；步骤4，对果蝇优化算法进行改进；步骤5，将改进后的果蝇优化算法用于搜索SVM模型中最优参数，建立最优PCA‑IFOA‑SVM煤矸识别模型，对煤矸样本进行训练；步骤6，将训练好的模型对煤矸进行识别，达到最高的分类准确率。本发明为提高煤炭质量、减少环境污染以及增加燃烧效率提供了保障。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供