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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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西南	重慶貴州貴陽遵義六盤水安順畢節(jié)銅仁黔東南州黔南州黔西南州四川成都自貢攀枝花瀘州德陽綿陽廣元遂寧內(nèi)江樂山南充眉山宜賓廣安達州雅安巴中資陽阿壩州甘孜州涼山州西藏拉薩日喀則昌都林芝山南那曲阿里地區(qū)云南昆明曲靖玉溪昭通保山麗江普洱臨滄德宏州怒江州迪慶州大理州楚雄彝族州紅河彝族州文山苗族州西雙版納州
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基于二值化神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習礦石尺度測量方法及應用系統(tǒng)

691 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-16 00:50:02

一種基于二值化神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習礦石尺度測量方法及應用系統(tǒng)，其中包括：通過攝像頭獲取皮帶上礦石圖像；預處理礦石圖像為標記圖像，標記出尺寸大于閾值的礦石；將標記后的圖像分為訓練樣本和測試樣本；使用訓練樣本訓練預設的實例分割網(wǎng)絡并獲得權重；將測試樣本輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡獲得分割結(jié)果，并將分割后的圖像通過最小覆蓋圓算法獲得礦石的最長尺寸；根據(jù)礦石的尺寸，找到異常大小的礦石并發(fā)出警告。本發(fā)明解決了礦石塊篩選中存在的智能化水平低依賴人工操作，效率低的問題。

聲明：

“基于二值化神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習礦石尺度測量方法及應用系統(tǒng)” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)