基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法研究

作者

孙继平靳春海曹玉超
单位

中国矿业大学（北京）
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。
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
基金项目(Foundation)

国家重点研发计划资助项目（2016YFC0801800）
相关文章

[1]矿井火灾监测与趋势预测方法研究
[2]基于双目视觉的矿井外因火灾感知与定位方法
[3]基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法
[4]矿井外因火灾感知方法
[5]基于灰度共生矩阵与回归分析的矿井水灾感知
[6]矿井水灾感知与水源判定方法研究
[7]基于Gabor域时空泛化建模的矿井水灾感知方法
[8]基于彩色图像的煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警方法
[9]基于图像邻帧像素灰度和的矿井电火花识别及报警方法研究
[10]煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出事故自动发现与报警方法研究

煤问提

煤传媒

煤视界

科技创新50强

会员中心