基于YOLO v3的煤岩钻孔图像裂隙智能识别方法 论文

提出了一种基于YOLO v3的深度卷积神经网络，用于自动识别数字钻孔图像中的裂隙。详细阐述了新版本YOLO v3的目标检测原理，展示了其在图像识别中的优势。然后，选择了煤矿井下钻孔图像作为数据集的基础，并在VOC 2007上进行数据集制作，利用Darknet-53的网络结构对模型进行训练。实验结果表明，基于YOLO v3的钻孔图像裂隙检测方法能够快速、准确地识别裂隙，为围岩裂隙的机器视觉识别提供了新的技术支持。

如果您对基于YOLO v3的图像识别技术感兴趣，可以参考以下资源进一步了解和实践：openCV机器视觉之图像识别深度学习实战，深度学习图像识别白皮书，以及基于机器视觉的煤岩界面识别研究。这些资源涵盖了从基础到高级的各种相关内容，帮助读者更好地理解和应用这一技术。