主办单位：煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
Table2
表 2 不同算法下特征点对提取结果对比
| 算法 | 平均特征点检测数/个 （±标准差） | 平均错误点剔除数/个 （±标准差） | 平均剔除率/% | 平均特征点最终匹配数/个 （±标准差） | 平均匹配正确率/% （±标准差） |
| SIFT+FLANN | 1 669.37 （±303.41） | 803.12 （±214.20） | 48.11 | 866.25 （±355.23） | 98.35 （±0.47） |
| SIFT+BF | 461.63 （±82.65） | 27.65 | 1 207.75 （±278.69） | 78.80 （±10.11） | |
| SIFT+RANSAC | 830.75 （±250.49） | 49.76 | 838.63 （±378.71） | 98.93 （±0.37） | |
| SURF+FLANN | 2 131.88 （±166.28） | 990.38 （±278.63） | 46.46 | 1 141.5 （±373.15） | 99.40 （±0.44） |
| SURF+BF | 601.50 （±125.63） | 28.21 | 1 530.38 （±227.45） | 85.08 （±9.32） | |
| SURF+RANSAC | （±273.11） | 49.24 | 1 082.12 （±376.68） | 99.02 （±0.36） | |
| AKAZE+BF | 1 279.75 （±260.92） | 236.63 （±101.56） | 18.49 | 1 043.125 （±247.66） | 92.90 （±6.58） |
| AKAZE+ORB | 221.88 （±103.37） | 17.34 | 1 057.88 （±252.56） | 94.81 （±4.88） | |
| AKAZE+GMS | 354.75 （±173.71） | 27.72 | 925.0 （±282.74） | 99.85 （±0.21） | |
| LoFTR | 3 510.88 （±118.99） | 94.37 （±62.04） | 2.69 | 3 416.50 （±277.95） | 99.93 （±0.33） |
Table1
表 1 不同算法在质心分类定位与崩塌区域识别任务的性能对比
| 算法 | 普通泡沫质心 | 较小泡沫质心 | 不成泡区域 | 崩塌区域 | |||||||
| 交并比 | 准确率 | 交并比 | 准确率 | 交并比 | 准确率 | 交并比 | 准确率 | ||||
| OCRNet | 61.02 | 67.36 | 45.92 | 54.07 | 87.22 | 89.81 | 84.58 | 87.59 | |||
| PSPNet | 72.46 | 82.16 | 54.19 | 64.32 | 91.41 | 95.42 | 87.27 | 91.69 | |||
| DeepLabV3+ | 71.22 | 81.07 | 55.33 | 69.89 | 90.20 | 94.09 | 88.05 | 93.19 | |||
| CCNet | 60.71 | 73.56 | 34.44 | 44.39 | 73.80 | 74.89 | 72.14 | 76.68 | |||
| Segmenter | 66.27 | 77.66 | 59.24 | 73.15 | 84.89 | 93.43 | 79.93 | 95.19 | |||
| SegFormer | 62.03 | 72.58 | 42.66 | 51.70 | 88.94 | 95.16 | 87.87 | 92.63 | |||
| 改进型Mask2Former | 77.90 | 88.83 | 69.65 | 87.78 | 96.68 | 97.11 | 96.52 | 97.92 | |||
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