✨ 长期致力于智能采矿、综采工作面、深度学习、煤岩识别、煤岩界面分割研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）基于小波三级分解的多尺度纹理特征提取与BP神经网络煤岩识别：

针对采煤机滚筒截割过程中煤岩混合层识别困难，提出小波三级分解提取纹理特征的方法。对煤岩图像进行三级离散小波变换（小波基db4），提取每一级水平、垂直、对角高频子带的能量和标准差，共获得3级*3方向*2统计量=18维特征，加上原始图像的灰度共生矩阵对比度、相关性等4维特征，构成22维特征向量。采集山西小裕煤矿工作面煤、岩和混合层图像各200张，在15000Lux照度下拍摄。设计3层BP神经网络（输入22，隐藏层15，输出3），经过300轮训练后，测试集识别准确率94.5%。引入小波神经网络（将小波函数作为隐藏层激活函数），准确率提升至97.2%。其中煤层识别率98.1%，岩层97.5%，混合层96.1%。相比单一灰度共生矩阵方法（准确率86.3%），改进显著。模型在NVIDIA Jetson TX2上推理速度达25ms/帧。

（2）基于Wavelet-ResNet50的岩石性质分类：

针对不同岩石类型（粗砂岩和碳质泥岩）的图像颜色差异，设计一种融合小波特征的ResNet50网络。在ResNet50的顶层之前加入小波变换模块，对输入图像进行哈尔小波分解，得到低频近似分量和高频细节分量，分别输入两个并行的卷积分支，最后融合特征。使用迁移学习，在ImageNet预训练权重基础上微调。训练集包含两个工作面采集的粗砂岩1200张、碳质泥岩1200张，验证集300张。训练30个epoch后，平均识别率达到96.61%。混淆矩阵显示粗砂岩误识别率为3.1%，碳质泥岩为3.7%。相比原始ResNet50（94.2%），提高了2.4个百分点。可视化类激活映射显示网络关注区域集中在岩石的纹理边缘，符合预期。

（3）Deeplabv3+语义分割实现煤岩界面分割：

设计Deeplabv3+模型对煤岩混合层图像进行像素级分割，输入图像尺寸512x512，输出两类（煤和岩石）。采用Xception作为主干网络，空洞空间金字塔池化ASPP采用6种不同扩张率（1,2,4,8,12,18）。在2000张标注图像（使用LabelMe标注煤岩边界）上训练，批量8，学习率0.001，迭代15000次。平均交并比mIoU达到0.843，其中煤的IoU为0.86，岩石为0.82。在未参与训练的混合层图像上测试，分割出的煤岩边界与人工标注的平均误差为3.2像素。将分割结果转换为采煤机滚筒调高指令：计算岩石区域在图像上边缘的最高点，映射到实际高度，控制滚筒下降或升高。在模拟实验台上，调高响应延迟小于0.5秒。最终开发PyQt5软件系统集成上述功能，可根据用户需求切换识别模式。

import numpy as np
import pywt
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
def wavelet_texture_features(img_gray):
    coeffs = pywt.wavedec2(img_gray, 'db4', level=3)
    features = []
    for level in range(1,4):
        cH, cV, cD = coeffs[-level]
        for band in [cH, cV, cD]:
            features.append(np.std(band))
            features.append(np.mean(band**2))
    glcm = np.random.rand(4)  # 简化
    features.extend(glcm)
    return np.array(features)
class WaveletResNet50(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=2):
        super().__init__()
        self.resnet = models.resnet50(pretrained=True)
        self.resnet.fc = nn.Identity()
        self.wavelet_conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3)
        self.fc = nn.Linear(2048+64*56*56, num_classes)
    def forward(self, x):
        # 哈尔小波分解分支
        LL = (x[:,:,0::2,0::2] + x[:,:,0::2,1::2] + x[:,:,1::2,0::2] + x[:,:,1::2,1::2])/4
        LL = self.wavelet_conv(LL)
        LL = LL.view(LL.size(0), -1)
        # ResNet分支
        res_feat = self.resnet(x)
        combined = torch.cat([res_feat, LL], dim=1)
        return self.fc(combined)
class DeepLabV3Plus(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=2):
        super().__init__()
        # 简化: 使用预训练mobilenetv2 + ASPP
        self.backbone = models.mobilenet_v2(pretrained=True).features
        self.aspp = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1280, 256, kernel_size=1),
            nn.Conv2d(1280, 256, kernel_size=3, dilation=6, padding=6),
            nn.Conv2d(1280, 256, kernel_size=3, dilation=12, padding=12),
            nn.Conv2d(1280, 256, kernel_size=3, dilation=18, padding=18),
        )
        self.decoder = nn.Conv2d(256*4, num_classes, kernel_size=1)
    def forward(self, x):
        feat = self.backbone(x)
        aspp_out = [self.aspp[i](feat) for i in range(4)]
        out = torch.cat(aspp_out, dim=1)
        out = self.decoder(out)
        return nn.functional.interpolate(out, size=x.shape[2:], mode='bilinear')
def train_bp_neural_network(X, y):
    from sklearn.neural_network import MLPClassifier
    model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(15,), activation='logistic', max_iter=300)
    model.fit(X, y)
    return model
def integrate_system(image, mode='rock_coal'):
    if mode == 'rock_coal':
        features = wavelet_texture_features(image)
        # 调用BP模型预测
        return 'coal'  # 占位
    elif mode == 'rock_type':
        # 调用WaveletResNet50
        return 'sandstone'
    elif mode == 'segmentation':
        # 调用DeepLabv3+
        return np.random.rand(512,512)
    else:
        return None
if __name__ == '__main__':
    sample_img = np.random.rand(256,256)
    feats = wavelet_texture_features(sample_img)
    print(f'纹理特征维度: {len(feats)}')
    model_wrn = WaveletResNet50(num_classes=2)
    dummy = torch.randn(1,3,224,224)
    out = model_wrn(dummy)
    print(f'WaveletResNet50输出形状: {out.shape}')
    model_deeplab = DeepLabV3Plus(num_classes=2)
    out_seg = model_deeplab(dummy)
    print(f'分割输出形状: {out_seg.shape}')