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基于电煤图像分析的煤质指标检测方法
  • ISSN号:1000-7024
  • 期刊名称:《计算机工程与设计》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学计算机学院,湖北武汉430072, [2]华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61272109);武汉市应用基础研究计划基金项目(2014010101010027)
中文摘要:

在详细分析电煤图像及其对应的煤质指标数据的基础上,针对当前煤质指标检测工具时效性差的问题,提出一种基于电煤图像数据分析的煤质指标检测方法。利用图像识别技术对煤质指标进行快捷检测,分为电煤图像预处理、图像特征提取与选择和分类决策3部分。实验结果表明,该检测方法是可行的,选择颜色直方图和Tamura纹理特征综合进行煤质指标检测具有较高准确率。

英文摘要:

On the basis of a detailed analysis of coal images and its corresponding coal quality index,the method of coal quality index detection based on big data analyses of coal images was proposed.Image recognition technology was used and coal image preprocessing,image feature extraction and selection and classification decision were included.Experimental results show that the proposed method is feasible,and selecting color histogram and Tamura texture feature to test coal quality index has higher accuracy rate.

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期刊信息
  • 《计算机工程与设计》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:中国航天科工集团二院706所
  • 主编:汤铭瑞
  • 地址:北京142信箱37分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:ced@china-ced.com
  • 电话:010-68389884
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7024
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1775/TP
  • 邮发代号:82-425
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计与分析用期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:45616