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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
付元 《矿山机械》2023,(9):59-65
针对矿井工作环境能见度低,光照条件差,人员检测效果不佳的问题,提出了一种基于IHS(Intensity-Hue-Saturation)与非下采样剪切波变换NSST (Non-subsampled Shearlet Transform)的矿井彩色低照度图像融合算法。三通道彩色图像通过IHS逆变分别得到亮度分量和色度分量;使用NSST逆变换的方法对亮度分量进行分解,系数选择方案使用绝对值取大的方式,得到新的亮度分量;最后,通过IHS逆变换将已有的色度分量和亮度分量进行图像融合,得到最终结果。基于IHS与NSST的彩色低照度图像融合算法可有效提升矿井彩色低照度图像融合性能,减小矿井彩色低照度图像光谱失真,且能较好地保持空间特征信息,支持后续矿井彩色低照度图像中人员的识别与检测任务。  相似文献   

2.
3.
孙继平  曹玉超 《煤炭学报》2019,44(9):2936-2944
现有水灾监测报警方法存在着适应性差、误报和漏报率高等问题,难以满足煤矿安全生产需求。为此,提出了基于图像纹理特征的矿井水灾感知方法:在巷道顶部或巷帮、采煤工作面支架等设置摄像机,实时采集采掘工作面和巷道底板图像;通过双树复小波变换,提取水、煤、岩石图像纹理特征,建立水灾图像识别模型;对学习样本进行双树复小波变换,提取1,2级系数,统计其方差与期望值,利用相应的方差与期望值构造泊松分布模型,并估计其各个方向模型的强度参数。对待测样本同样进行双树复小波变换后,利用1,2级系数的方差与期望值构成的模型强度参数向量与样本参数向量进行皮尔逊相似性比较,最终确定待测样本分类。根据水灾图像识别模型,对实时监测的图像进行识别,当分割图像具有水灾纹理特征时,进行水灾报警。采集了水灾模拟实验图像,建立了图像数据库。对所提出的模型编制了相应的实验程序,进行了模型的训练和实验验证。研究了水、煤、岩石在双树复小波域泊松分布下系数统计值的分布规律,并对模型的性能进行了参数化的评估。通过实验验证了基于图像纹理特征的矿井水灾感知方法的可行性。实验表明,基于图像纹理特征的矿井水灾感知方法,识别水灾准确率大于81%。  相似文献   

4.
针对工业领域利用深度学习模型对矿石进行在线分类时,矿石样本稀少导致的模型过拟合、分类准确率低的问题,提出一种结合X射线透射成像技术的矿石数据增强分类方法。该方法基于改进辅助生成对抗网络(Enhance-based Classification ACGAN-gp, EC-ACGAN-gp),采用卷积和连续残差块构建判别器和生成器,引入注意力机制捕捉矿石细节特征,生成高质量样本扩充原始数据集,同时使用带梯度惩罚的Wasserstein距离重构判别器的损失函数提高对抗训练的稳定性,避免模式崩溃。通过增加辅助分类器重建样本标签信息,最终实现矿石样本的类别预测。结果表明,该方法能实现矿石品位分类的精准预测,准确率可达89.62%,比现有传统方法提高3.98%。该模型生成的矿石样本泛化性良好,能够显著提高小样本数据集的泛化性,在SVM、LeNet5、VGGNet、ResNet上测试,精度分别提升了2.83%、2.36%、1.89%和3.74%,可进一步用于提升其他分类模型在矿石品位预测方面的性能。  相似文献   

5.
冲击地压和煤与瓦斯突出容易造成煤矿重特大事故。针对目前煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出事故发生主要靠人工发现,结合灾害造成不同于正常工况下采掘工作面和巷道空间的颜色和深度特征,提出了一种基于深度特征的煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出图像感知报警方法:在煤矿井下巷道顶板、巷帮靠近顶板以及采掘工作面液压支架顶部或靠近顶部等位置多点布置带有补光灯的彩色双目摄像机,实时采集采掘工作面和巷道空间彩色图像和深度图像;以煤矿井下与灾害抛出煤岩有着鲜明颜色差别的生产设备作为背景,监测识别是否出现彩色图像颜色发生较大变化;如果掘进巷道端头、巷道中间、巷道入口,或回采工作面,或进风巷道入口、巷道中间,或回风巷道入口、巷道中间,或主运输、辅助运输大巷等位置彩色双目摄像机监测到图像颜色发生较大变化,则监测彩色图像平均亮度是否小于设定的亮度阈值;如果平均亮度小于设定的亮度阈值,则以与灾害抛出煤岩有鲜明颜色差别的生产设备为背景,监测深度图像是否发生较大变化;如果深度图像发生较大变化,那么监测导致深度图像发生较大变化物体的移动速度是否大于设定的速度阈值(v>13 m/s);当移动速度大于设定速度阈值时,利用多点布置的甲烷...  相似文献   

6.
为了解决矿井外因火灾监测实时性差、误报率和漏报率高的问题,提出了基于可见光视觉特征融合的矿井外因火灾监测方法。首先,分析了不同监测环境中火源视频图像对应的视觉特征,并设计了火源纹理、尖角、相似系数和闪动频率的提取方法;其次,采用改进的种子区域生长算法对火灾疑似区域进行分割,并利用不同的火源特征提取方法计算火灾疑似区域的动、静态特征;然后,融合所提取的动、静态特征,构建火灾特征向量;最后,构建了基于BP神经网络的火灾监测模型,并对监测模型进行了验证。结果表明,本文提出的火灾监测方法可有效检测不同场景和不同距离下的外因火灾,正确率和检测率分别达到98.60%和99.09%,误检率低至2.00%,并有很强的抗干扰能力和鲁棒性。  相似文献   

7.
在建设智慧矿山的过程中,矿井低光照条件下检测系统对人员违规、机器隐患、环境隐患识别率低,考虑到矿井下图像大多为像素低、噪声多、照度低的真实图像,不适用于常见的重建方法。因此,提出一种基于模糊核估计构建训练集的重建方法,将低分辨率的图像重建为高分辨率的图像。该方法主要包括两部分,首先根据真实数据集DPED中的图像提取真实的模糊核,通过采用基于retinex的方法估计真实图像的模糊核,同时引入梯度先验信息以进一步加强模糊核的边缘;然后,构建矿井数据集,将提取到的真实模糊核与矿井数据集卷积构建训练集,最后对矿井下的真实图像进行超分辨率重建测试。试验表明,基于模糊核估计的真实低照度图像超分辨率重建方法为后续系统的检测识别提供了更高分辨率的图片,将该算法初步应用于选煤厂的异物检测中,检测精度达到了95.3%,大大降低了误报率,使煤矿生产更加安全、高效。  相似文献   

8.
针对目前煤矿罐笼内部人数统计方法存在成本高、实时性差的问题,提出了一种基于生成对抗网络 (GAN) 的罐笼内部人数统计模型 G-SSD。该模型以经典的 SSD 作为基础目标检测模型,利用 GAN 在数据表达方面的优势进行数据集的扩充,并在基础 SSD 模型中引入了注意力机制模块来增强特征图谱,消除背景中的噪声并稳定模型的训练过程。试验结果表明,笔者所提出的模型在人数较少、人数适中、人数较多 3 种情景下的平均精度分别达到了 98.8%、96.9%、84.8%,相比于经典 SSD 模型其平均精度提升了 10.3%。并通过与多种现有目标检测模型的对比试验,证明了所提算法可以有效提高罐笼内部人数统计的效果。  相似文献   

9.
基于稀疏度自适应的矿井智能监控图像重构方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
张帆  闫秀秀  李亚杰 《煤炭学报》2017,42(5):1346-1354
矿井智能监控是实现少人或无人工作面自动化开采和可视化作业的重要保障。针对矿井监控图像易受噪声干扰和雾尘环境等影响,采用传统的基于奈奎斯特(Nyquist)采样和压缩方法存在分辨率低、图像模糊和运算时间过长等问题,根据压缩感知和稀疏重建理论,提出了一种利用分块压缩感知模型和自适应匹配追踪均衡策略获取矿井图像的方法。该方法通过建立矿井图像分块压缩感知模型,信源编码过程先利用稀疏随机矩阵对块图像进行压缩、采样、获得观测值,然后使用DFT作为稀疏基进行信号稀疏表示,最后利用一种改进的自适应匹配追踪算法进行图像重构实现解码。研究结果表明,提出的方法在与其他算法的比较中体现了较好的优越性,能有效提高矿井图像在压缩感知重构阶段的解码质量及其压缩处理速度,具有较强的抗噪声性能和鲁棒性,有助于改善矿井监控图像的清晰度和实时处理性能。  相似文献   

10.
螺旋选矿机是一种流膜重力选矿设备,目前其产品的截取是通过工人观察矿物分带并根据精矿与尾矿的分割位置调节截取器的分矿块到相应的位置以实现对精矿的准确截取,获得合格的精矿产品。由于每个工人的经验和技术水平不一样,难以保证获取的矿带位置信息和操作的准确性,而容易造成选矿指标的波动。为了准确、快速、自动地获取螺旋选矿机矿物分带的位置信息,本文针对螺旋选矿机矿带分界模糊、识别难度大等难题,提出了一种优化的Canny边缘检测算法和基于深度学习的HED (Holistically-Nested Edge Detection)边缘检测算法,并分别对螺旋选矿机矿物分带图像进行了矿带分割位置提取试验。试验结果表明,基于深度学习的HED算法优于传统的边缘检测算法,其识别的精度可以满足生产中对螺旋选矿机矿带分割特征信息识别的要求。  相似文献   

11.
《煤矿安全》2017,(7):130-133
针对矿井通风系统诊断或健康体检研究缺少及时有效调试数据的实际情况,通过分析大量矿井监测监控系统的异常数据时间序列,深入研究了监测曲线的几种异常表现类型。运用数据压缩原理与随机函数相结合的方法,提出了基于自由采样法和DP原理全局采样法的矿井异常监测数据自动生成的特征点压缩模型(CPC模型)。并基于.NET开发平台,采用C#编程语言开发了矿井通风异常实时模拟平台。通过对典型异常类型的模拟,得出的异常模拟曲线与真实异常数据基本吻合,表明特征点压缩模型可以产生通风安全监测异常模拟数据供相关研究使用。  相似文献   

12.
针对人工完成矿山井筒设施检测时面临成本高和安全威胁等问题,提出利用采集的井筒设施监控视频图像,采用基于图像深度特征学习的矿山井筒设施隐患检测方法对井筒设施进行隐患检测。构建包含大量正常设施图像和少量隐患图像的数据集;同时构建包含特征提取网络和分类网络的并行神经网络作为训练网络,在正常图像集、外部图像集和少量隐患图像数据集上,设计联合损失函数对网络进行训练;通过聚类策略选择具有代表性的正常图像深度特征作为特征模板,通过模板匹配实现隐患图像检测。试验结果表明,在构建的矿山井筒井架设施图像数据集上,所提算法训练的特征提取模型能有效提高图像特征的表达能力,模型的隐患检测精度可达到92%以上,为利用矿山井筒设施图像进行矿山井筒的隐患检测提供了新思路。  相似文献   

13.
马琳  苏明  兰义湧 《金属矿山》2023,(11):228-233
针对矿山图像重建中细节损失导致重建质量低下的问题,提出了一种基于多尺度特征复用残差网络的矿山图像重建算法,旨在提高矿山场景下图像重建的精度和效率。首先,设计了一个多尺度特征提取模块,通过堆叠多个并行的卷积层和池化层,结合局部残差网络构建图像特征提取模块,通过不同尺度的多路组合网络,从输入图像中充分提取图像的多尺度细节特征。这些特征表示具有不同的语义信息和空间分辨率,能够捕捉到图像中的不同细节和纹理结构。然后,引入了特征复用模块,将不同尺度的特征进行融合和复用,以增强图像重建的准确性。通过多尺度的特征交互和信息传递,可以有效地利用全局和局部的上下文信息,提高图像的重建性能。通过在自建的矿山图像重建数据集上进行试验,结果表明:所提出的算法在重建精度和效率方面均得到了显著提升,与其他深度学习模型相比,该算法在重建图像的细节保留和结构准确性方面表现出更好的性能。此外,该算法具有较快的训练和推断速度,适用于实际应用场景。  相似文献   

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余星辰  李小伟 《煤炭学报》2023,(S2):638-646
为解决煤矿瓦斯与煤尘爆炸灾害报警方法监测手段单一、监测技术落后、误报率和漏报率高等问题,提高煤矿瓦斯和煤尘爆炸识别的准确率,提出了基于特征融合的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法:在煤矿井下重点监测区域安装矿用拾音器,实时采集煤矿井下设备工作声音和环境音等,将采集的声音信号通过提取由梅尔倒谱系数和Gammatone滤波器倒谱系数构成的新混合特征MGCC,通过主成分分析的方法提取其前9维特征值构成表征声音信号的特征向量,输入支持向量机中训练得到煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型;待测声音样本通过提取其特征向量,输入到训练好的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型中,得到分类识别结果;并通过实验验证。首先,通过声音信号的特征提取实验分析通过MGCC和主成分分析提取的声音信号特征的特点,不同时长的同一声音信号特征值分布稳定,且差异不大;同一时长的不同声音信号特征值分布差异明显,因此通过MGCC和主成分分析提取声音信号的特征向量可有效表征声音信号;其次,由识别实验结果可以得知,所提识别方法的识别率达到97%,高于比对算法;最后,通过贝叶斯超参数优化实验结果可知,优化后的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型明显优于优...  相似文献   

17.
为了验证数字散斑方法研究保护层开采物理相似模拟的采空区上覆岩层垮落、变形规律的可行性,设计了利用数字散斑方法研究相似材料试件的变形和破坏特征的实验。实验获得了相似材料试件单轴压缩过程中的散斑位移云图。通过对试件破坏前、破坏过程中和破坏发育完全3个关键阶段的散斑位移云图进行分析,获得了试件单轴压缩过程中的变形和破坏特征,揭示了试件单轴压缩产生剪切破坏的机理,并验证了利用数字散斑方法研究保护层开采物理相似模拟采空区上覆岩层垮落、变形规律的可行性。  相似文献   

18.
19.
阚玉达 《金属矿山》2023,(8):272-277
爆破大块率是反映爆破效果的关键指标,其统计精度主要依赖于爆堆矿石图像分割的准确性。由于爆堆矿石图像中存在矿石目标分布密集、边缘对比度低等问题,致使传统图像分割方法难以准确分割爆堆矿石图像。因此,提出了一种基于U-Net和改进分水岭算法的露天矿爆堆矿石图像分割方法,以实现大块率的精准统计。首先利用无人机在哑巴岭露天矿爆破现场拍摄爆堆矿石图像,制作爆堆矿石图像数据集;然后利用深度学习算法建立了UNet网络架构,同时融合了高级语义信息和低级语义信息,建立了爆堆矿石图像分割模型,再利用训练后的模型对爆堆矿石图像进行初步分割,进一步采用基于距离运算的分水岭算法优化了分割结果;最后评估了该方法的分割精度。试验结果表明:该算法可准确分割露天矿爆堆矿石图像,为露天矿爆破大块率统计、爆破效果智能评价提供技术支持。  相似文献   

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