电荷耦合频响多光谱反演网络的煤矸石检测方法

摘要

煤矸石作为煤炭开采的副产品，其处理与监测对环境保护和资源利用具有重要意义。传统的煤矸石检测方法存在效率低下、资源消耗大等问题。为解决这些问题，提出一种基于电荷耦合频响多光谱反演网络的煤矸石检测方法。该方法利用无人机搭载高分辨率相机拍摄煤矸堆图像，首先，通过构建光谱重建网络模型MST++,实现对光谱数据的高效重建，弥补了RGB图像在光谱信息上的不足；然后，利用Faster R-CNN模型处理重建后的光谱数据；最后，对矸石堆中的煤炭含量进行预测。结果表明：与原始RGB数据集相比，多光谱重建后的煤矸石与煤炭图像的检测准确率显著提升至91.2%,将真实含碳量与预测结果进行比对，两者误差控制在5%以内，为煤炭资源的回收利用提供了科学依据。该方法充分利用了无人机遥感技术与深度学习算法的优势，通过光谱重建与目标检测的有机结合，实现了煤矸石的精准识别与定量分析，为煤矸石的高效处理与资源化利用提供了新的技术路径，具有良好的应用前景。

关键词

光谱重建 / 多光谱图像 / 卷积神经网络 / 目标检测 / 煤矸石