基于密度感知引导的煤泥浮选泡沫分割方法OA
针对浮选精煤泡沫分割中因低质图像数据导致的目标漏检及误分割问题,提出一种基于密度感知引导的煤泥浮选泡沫分割方法.首先,构建跨尺度区域密度感知模块,设计层次化密度估计子模块提取多尺度差异化区域密度信息,并提出基于全局语义引导的跨尺度聚合方式,融合生成具有区域差异感知能力的密度引导表征.其次,设计基于密度引导的分支增强模块,建立基于分布感知的动态密度注意力机制,构成以密度分布为先验来动态调节双分支空间特征响应的增强策略,降低泡沫漏检率.最后,设计基于密度引导的互信息约束优化模块,提出以互信息最大化为目标的语义耦合策略,形成强化密度与分割表征间统计依赖的联合优化方法,提升泡沫边界的分割判别能力.在两个实际浮选泡沫数据集上的实验结果表明,所提方法有效提升了泡沫分割性能.
陈贵震;王红艳;刘鑫;熊峰;邹国锋;代伟
中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州221116中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州221116中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州221116中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州221116山东理工大学电气与电子工程学院,淄博255049中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州221116
矿业与冶金
浮选精煤泡沫图像分割密度感知动态密度注意力互信息约束
《自动化学报》 2026 (7)
P.1477-1490,14
国家自然科学基金(62373361,52504313)江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX25_2842)江苏省杰出青年基金(BK20240102)中国矿业大学研究生创新计划(2025WLKXJ106)资助。
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