10.16208/j.issn1000-7024.2022.08.021
基于深度学习的煤粉颗粒CT图像分割方法
为准确获取煤粉颗粒粒度信息,提出一种基于深度学习的煤粉颗粒CT图像分割方法.通过在深度网络中添加注意力机制增强特征的通道信息和语义信息,可更准确地定位小颗粒,减少漏分割问题;针对煤粉颗粒形态的不规则性,重新设计分割分支,将连续卷积层的输出进行叠加获取新的特征,得到针对煤粉颗粒的精细化分割模型.实验结果表明了该算法在煤粉颗粒CT图像分割上的有效性.
煤粉颗粒、颗粒识别、图像分割、深度学习、注意力机制
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金51604271
2022-08-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
2252-2259