【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像分割，特别涉及一种煤粒图像分割方法、装置、介质和设备。
技术介绍
1、煤粒粒度分析是指对煤炭颗粒的大小和分布进行测量和评估的过程。在煤炭工业中，粒度分析可以帮助确定煤炭的品质、燃烧特性、处理效率和市场需求。而煤粒分割是煤粒粒度分析的关键步骤，这一过程的核心任务是准确识别和提取煤粒，并将其与非煤物质有效区分和隔离，该过程可以通过图像分割方法来实现。
2、现有技术中，中国专利cn 111145188 b公开了一种基于resnet与unet模型的图像分割方法，该方法将resnet特征提取模块前三层的输出结果替换unet第三、四、五层的输出结果，得到基于resnet和unet的图像分割训练模型，该模型结构如图1所示。该方法利用resnet作为图像特征提取模块，加深网络层数，以解决图像分割过程中特征提取不够准确的问题。
3、但是，由于煤粒图像中煤粒之间以及煤粒与非煤物质之间像素表示可能非常相似，导致使用上述方法对煤粒图像进行分割时无法关注到煤粒复杂的语义特征，造成对煤粒的分割效果有待提高。
【技术保护点】
1.一种煤粒图像分割方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的煤粒图像分割方法，其特征在于，所述改进unet网络还包括将原始Unet网络的编码器替换为resnet50残差网络的前三层。
3.如权利要求2所述的煤粒图像分割方法，其特征在于，所述多分支Transformer模型包括12个Transformer分支，所述Transformer分支通过多头自注意力机制处理resnet50残差网络最后一层的输出特征图和前一个Transformer分支的输出。
4.如权利要求1所述的煤粒图像分割方法，其特征在于，所述压缩激励空洞空间金字塔...
【技术特征摘要】
1.一种煤粒图像分割方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的煤粒图像分割方法，其特征在于，所述改进unet网络还包括将原始unet网络的编码器替换为resnet50残差网络的前三层。
3.如权利要求2所述的煤粒图像分割方法，其特征在于，所述多分支transformer模型包括12个transformer分支，所述transformer分支通过多头自注意力机制处理resnet50残差网络最后一层的输出特征图和前一个transformer分支的输出。
4.如权利要求1所述的煤粒图像分割方法，其特征在于，所述压缩激励空洞空间金字塔池化模块采用4种不同扩张率的空洞卷积，具体包括：
5.如权利要求1所述的煤粒图像分割方法，其特征在于，所述通过多分支transformer模型的多个transf...
【专利技术属性】
技术研发人员：江鹤，孙蟒，张瑞，黄欣，程德强，寇旗旗，陈亮亮，宋天舒，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：
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