基于Mobile Net-SSD算法的铁矿石品位识别

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	基于Mobile Net-SSD算法的铁矿石品位识别
	张宝金 2; 刘伟新 2; 任海龙 2; 荆洪迪 1; 崔宇 2; 吴东 2; 张振江 2
刊名	采矿技术
	2022
卷号	22 期号:3 页码:183-185
关键词	矿石品位图像识别深度学习特征识别
ISSN号	1671-2900
产权排序	2
英文摘要	矿石的品位是指导矿山生产的必要指标。为实现对铁矿石品位的智能化识别以及模型在便携设备中的搭载，对不同铁矿石的不同品位进行了数据增强处理，利用MobileNet搭建SSD神经网络作为方法的第一个判断模块，在训练神经过程中采用迁移学习思想以及早停法对训练进行加速，进而生成铁矿石品位识别模型。测试集验证结果表明，模型对于矿石品位图像识别正确率大于97%，模型可以很好地区分不同品位的铁矿石，可以为其他矿山品位识别提供参考。
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.sia.cn/handle/173321/31008]
专题	沈阳自动化研究所_数字工厂研究室
通讯作者	张宝金
作者单位	1.中国科学院沈阳自动化研究所 2.鞍钢矿业有限公司眼前山分公司
推荐引用方式 GB/T 7714	张宝金,刘伟新,任海龙,等. 基于Mobile Net-SSD算法的铁矿石品位识别[J]. 采矿技术,2022,22(3):183-185.
APA	张宝金.,刘伟新.,任海龙.,荆洪迪.,崔宇.,...&张振江.(2022).基于Mobile Net-SSD算法的铁矿石品位识别.采矿技术,22(3),183-185.
MLA	张宝金,et al."基于Mobile Net-SSD算法的铁矿石品位识别".采矿技术 22.3(2022):183-185.