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摘要
智能化开采是煤炭行业迈向高质量发展的必然选择。然而当前综放工作面的
智能化水平相对滞后，其关键在于对放煤口后部刮板输送机上的煤矸混流进行精
准识别，但相关技术仍是该领域的主要挑战之一。本文主要研究基于深度学习的
煤矸图像识别技术，与自然射线、振动和声波等其他识别技术相比，图像识别技
术的最大优势在于其能够提供混矸率数据指导放煤口智能控制。为实现这一目标，
需要建立高质量、大规模的煤矸图像数据集驱动深度学习技术以及实现对煤矸图
像的精准快速分割，从而计算混矸率。因此，获取此类数据集以及精准快速的煤
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