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摘要：本发明公开了一种融合传统阈值与神经网络的细颗粒泥沙识别方法，包括：采集泥沙颗粒原始图像；基于灰度准则的泥沙颗粒图像预处理；图像特征分析与特征提取；对于更多条件复杂、图像内容相似性高的情况，采用基于MaskR‑CNN的泥沙颗粒图像分割识别方法；图像边缘检测与轮廓提取；颗粒体积质量模型的分析；颗粒参数检测。本发明颗粒图像识别技术能够在不同颗粒粒径分布情况下，快速有序的进行图像处理、目标分割、边缘检测等操作，可以更有效地识别出泥沙颗粒图像，获取颗粒形态相关的一系列参数，从而实现颗粒分析的自动化和精确化。
主权项：1.一种融合传统阈值与神经网络的细颗粒泥沙识别方法，其特征在于，包括：步骤S1，采集泥沙颗粒原始图像；步骤S2，基于获取的原始图像，进行基于灰度准则的泥沙颗粒图像预处理：步骤S3，图像特征分析与特征提取；在对土石料典型样本分类的基础上，根据目标区域的特点进行特征提取，采用图像识别颗粒的轮廓特征与棱角性特征指标并提取量化指标；步骤S4，对于更多条件复杂、图像内容相似性高的情况，采用基于MaskR-CNN的泥沙颗粒图像分割识别方法；步骤S5、图像边缘检测与轮廓提取；步骤S6、颗粒体积质量模型的分析；步骤S7、颗粒参数检测。
全文数据：
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百度查询： 河海大学 一种融合传统阈值与神经网络的细颗粒泥沙识别方法
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