一种基于深度学习的露天矿爆堆矿石图像分割方法及相关装置

本发明公开了一种基于深度学习的露天矿爆堆矿石图像分割方法及相关装置，方法包括将已获取的露天矿爆堆矿石的图像数据通过露天矿爆堆矿石图像分割模型进行处理，得到露天矿爆堆矿石的分割图像；露天矿爆堆矿石图像分割模型采用UNet++网络经过改进后得到的改进UNet++网络，改进UNet++网络中：编码器和解码器中的卷积层采用深度可分离卷积，减少了模型参数量从而降低了计算成本，提高了计算速度；每个上采样层输入的特征图采用所有下采样特征图的组合，提高了露天矿爆堆矿石图像分割模型的鲁棒性和准确率。综上，本发明方法计算速度较快，同时还提高了露天矿爆堆矿石图像分割模型的鲁棒性和准确率。