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作者
李光宇李守军缪燕子
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单位
宿迁学院中国矿业大学
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摘要
为实现矿井外因火灾的静态辨识，给出了外因火灾辨识条件下影像轮廓圆形度、矩形度计算方法和尖角特征辨别的详细实施方案。考虑到复杂的矿井摄像系统具有结构未确知、参数不完整、对成像误差存在积分效应的灰色特征，采用GM(1,1)灰色模型和新陈代谢迭代建模方法，对测量误差的演化趋势进行预测。采用火焰与摄像机的距离作为原始数据建立灰色模型，并利用最新景深数据新陈代谢进行迭代优化。结果表明，采用大基线摄像机可以降低距离测量误差，基于机器视觉和新陈代谢机制的灰色建模方法可有效提高外因火灾辨识与定位精度，在发展系数小于0.3时5步之内的预测精度在97%以上，适用于中长期预测。
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关键词
机器视觉灰色模型GM(11)矿井火灾图像识别火灾监测
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基金项目(Foundation)
国家自然科学基金项目(6197021302)；宿迁市科技计划项目(S202219,L202210)；江苏省高等学校自然科学研究项目(21KJB470030)；
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文章目录
1 外因火灾的机器视觉感知与辨识方法
1.1 基于尖角特征的火焰辨识
1.2 基于圆形度的特征辨识
1.3 基于矩形度的特征辨识
2 基于定基线与可变基线双目摄像机的火灾定位试验
2.1 双目摄像机测距试验及误差标定
2.2 火灾定位试验
3 基于灰色预测模型的火源测距误差预测
4 结论
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引用格式
李光宇,李守军,缪燕子.基于机器视觉和灰色模型的矿井外因火灾辨识与定位方法[J].矿业安全与环保,2023,50(02):82-87.DOI:10.19835/j.issn.1008-4495.2023.02.014.
矿业安全与环保 
2023年第02期 
