基于双解码器融合UNetFormer架构的双模态煤岩显微组分识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于双解码器融合UNetFormer架构的双模态煤岩显微组分识别方法。该方法旨在准确识别煤岩中的显微组分，以指导其在工业中的高效利用。本发明专利技术结合荧光和反射光煤岩显微图像信息，提出了一种基于双解码器UNetFormer的端到端双模态语义分割方法，包括：分别采用ResNet18和Transformer结构作为基础网络的编码器和解码器；为改善显微组分边缘的分割结果，本发明专利技术为基础网络额外引入了边缘解码器，并设计了辅助损失函数以优化网络训练。实验结果表明，本发明专利技术所提出方法在显微组分语义分割方面取得了极佳的效果，平均交并比达到了75.07%，超过了煤岩显微组分识别领域其他任何识别方法。该双模态显微组分识别方法为煤岩质量预测和高效利用提供了宝贵的洞见。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及煤矿工业领域和计算机视觉领域，具体地，涉及一种煤岩显微组分识别的方法，特别是一种基于双解码器融合unetformer架构的双模态煤岩显微组分识别方法。

技术介绍

1、煤炭是全球电力供应的重要来源，尤其在一些发展中国家，当其他能源形式难以获得时，煤炭提供了至关重要的电力来源。然而，由于煤燃烧产生的污染问题，煤炭利用一直备受关注。为了在满足严格的排放标准的同时高效利用煤炭，精确评估煤炭性质变得至关重要。煤的显微组分与其化学成分密切相关，极大地影响了煤的性质。然而，传统的显微组分分析通常由高度熟练的煤岩学家或地质学家手动执行，费时费力且主观性较强。

2、近年来，随着机器学习和计算机视觉的发展，计算机辅助的煤岩学评估表现出巨大潜力。深度学习算法的广泛应用为图像分析领域带来了革命性的变化，该算法具有自动学习特征的能力，从而提高了分析的准确性和效率。然而，现有的深度学习方法在应用于煤岩显微组分识别时仍然存在一些挑战。

3、中国专利申请，公开号cn111968136a，记载了一种煤岩显微图像分析方法及分析系统，该专利对待处理的煤岩显本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于双解码器融合UNetFormer架构的双模态煤岩显微组分识别方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于双解码器融合UNetFormer架构的双模态煤岩显微组分识别方法，其特征在于，步骤1中所获取的煤岩样本的双模态显微图像为荧光和反射光下的显微图像在通道维度进行信息融合后得到的双模态显微图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于双解码器融合UNetFormer架构的双模态煤岩显微组分识别方法，其特征在于，步骤2中所述组分类别为背景树脂、壳质组、镜质组或惰质组中的一种。

4.根据权利要求1所述的一种基于双解码器融合UNetFormer...

【技术特征摘要】

1.一种基于双解码器融合unetformer架构的双模态煤岩显微组分识别方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于双解码器融合unetformer架构的双模态煤岩显微组分识别方法，其特征在于，步骤1中所获取的煤岩样本的双模态显微图像为荧光和反射光下的显微图像在通道维度进行信息融合后得到的双模态显微图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于双解码器融合unetformer架构的双模态煤岩显微组分识别方法，其特征在于，步骤2中所述组分类别为背景树脂、壳质组、镜质组或惰质组中的一种。

4.根据权利要求1所述的一种基于双解码器融合unetformer架构的双模态煤岩显微组分识别方法，其特征在于，步骤3中所述改进的unetformer网络，采用resnet18为基础的轻量级cnn-based编码器，其中包含多个resblocks，每个resblock在特征图上进行2倍下采样，并通过跳跃连接分别与两个解码器相连。

5.根据权利要求1所述的一种基于双解码器融合unetformer架构的双模态煤岩显微组分识别方法，其特征在于，步骤3中所述改进的unetformer网络，采用transformer-based解码器，包括三个gltb和一个frh，用于在多个尺度上捕获全局和...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷萌，赵荣焕，邹亮，张永，凌辉轩，闫祖龙，何坤，谭智毅，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：