基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法研究

基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法研究

论文摘要

分析了矿井水灾视频图像特征,提出了基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法,包括水灾视频动态识别、区域分割、面积估算及趋势预测,并通过了试验验证,得出如下主要结论:①阈值像素灰度统计法和像素灰度值统计法均可监测和识别水灾,阈值像素灰度统计法不但可抑制低于灰度阈值的噪声,提高识别的准确性,还可减少像素灰度统计数,增强特定像素灰度范围的对比度。②阈值分割法和视频差分分割法均可分割水灾区域图像,前者整体性较好,后者细节刻画更强。③根据分割出的水灾区域图像可估算突水区域面积及进行趋势预测。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 水灾视频动态识别
  •   1.1 水灾视频特征
  •   1.2 像素灰度值统计法
  •   1.3 阈值像素灰度统计法
  •   1.4 试验研究
  •     1.4.1 像素灰度值统计试验
  •     1.4.2 阈值像素灰度统计试验
  • 2 水灾区域分割
  •   2.1 阈值分割法
  •   2.2 视频差分分割法
  •   2.3 试验研究
  •     2.3.1 阈值分割试验
  •     2.3.2 视频差分分割试验
  • 3 水灾面积估算及趋势预测
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孙继平,靳春海,曹玉超

    关键词: 矿井水灾,图像识别,水灾区域分割,面积估算,趋势预测

    来源: 工矿自动化 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治

    单位: 中国矿业大学(北京)

    基金: 国家重点研发计划资助项目(2016YFC0801800)

    分类号: TD745

    DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17459

    页码: 1-4+16

    总页数: 5

    文件大小: 316K

    下载量: 245

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