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申请/专利权人：长安大学
摘要：本发明公开了一种矿石分类方法和系统，其涉及矿石分选技术领域。包括：获取待检矿石的高光谱图像数据，从高光谱图像数据中提取突出矿石与背景之间差异的特征图像，得到待检矿石的RGB图像；对待检矿石的RGB图像进行检测，得到定位参数；基于定位参数构建预选框，通过预选框确定每个待检矿石的边缘轮廓和掩膜，得到待检矿石的纹理信息和光谱信息；对待检矿石的纹理信息和光谱信息进行特征提取，将提取出的特征进行自适应融合，得到包含待检矿石光谱特征和纹理特征的融合特征；将融合特征输入高光谱图像分类模型进行识别，得到每个待检矿石的类别结果。本发明能够减少信息采集过程中误差因素的影响，提高矿石分类的准确性。
主权项：1.一种矿石分类方法，其特征在于，包括：获取待检矿石的高光谱图像数据，从高光谱图像数据中提取突出矿石与背景之间差异的特征图像，得到待检矿石的RGB图像；利用目标检测算法对待检矿石的RGB图像进行检测，得到用于表征待检矿石尺寸参数的定位参数；基于定位参数构建用于确定待检矿石位置的预选框，通过预选框确定每个待检矿石的边缘轮廓和掩膜，得到待检矿石的纹理信息和光谱信息；对待检矿石的纹理信息和光谱信息进行特征提取，将提取出的特征进行自适应融合，得到包含待检矿石光谱特征和纹理特征的融合特征；将融合特征输入高光谱图像分类模型进行识别，得到每个待检矿石的类别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学 一种矿石分类方法和系统
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