【摘 要】
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针对图像处理技术在细粒度矿石分级测定时存在的精度不足问题,提出基于深度图像分析的分级测定方法.在灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)的基础上提出点对
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.51774228）;陕西省自然科学基金（No.2017JM5043）资助
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针对图像处理技术在细粒度矿石分级测定时存在的精度不足问题,提出基于深度图像分析的分级测定方法.在灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)的基础上提出点对生成步长与图像灰度压缩等级的自适应选取方法,通过网格搜索与交叉验证来优化支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,提高粒度测定精度.实验结果表明,该方法对0~0.9 mm、0.9~3.0 mm、3.0~5.0 mm、5.0~7.0 mm这4种等级的细粒度矿石分级准确率可达92%
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