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基于CRnet网络图像分类的智能综采工作面自动化识别系统 被引量：1
1
作者 王旭峰 杨歌 《电子设计工程》 2025年第9期135-139,共5页
为了提高煤矿智能综采工作面的自动化识别任务中图像分类的准确性和高效性,文中引入CRnet网络图像分类方法设计一种新的智能综采工作面自动化识别系统。在构建CRnet图像分类网络模型的基础上,通过正则化、Dropout和批标准化进行模型优化... 为了提高煤矿智能综采工作面的自动化识别任务中图像分类的准确性和高效性,文中引入CRnet网络图像分类方法设计一种新的智能综采工作面自动化识别系统。在构建CRnet图像分类网络模型的基础上,通过正则化、Dropout和批标准化进行模型优化,捕捉图像数据特征,完成综采工作面自动化识别。通过仿真测试可知,文中方法准确率为0.99,损失值为0.03,准确率高于95%,召回率高于97%,F1值高于96%。由此证明,该方法能够为煤矿智能综采工作面的自动化识别提供有效技术支持,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 crnet网络 综采工作面 图像分类技术 自动化 智能识别系统
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