《煤炭科学技术》“图像识别技术”研究领域 | 热文精选

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《煤炭科学技术》“图像识别技术”研究领域 | 热文精选

来源：煤炭科学技术

为了协助读者了“图像识别技术”研究领域内的研究热点和前沿问题，促进学术交流与合作，编辑部根据论文在中国知网的下载、引用等指标，整理了20篇《煤炭科学技术》2022年至今刊出的“图像识别技术”研究领域最受关注论文，以飨读者。以刊期排序。

行业视野: 煤炭科学技术
类别; 90个
关键词; 97位
专家; 20篇
论文; 5599IP
点击量; 7801次
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煤矿智能化开采煤岩识别技术综述

作者(Author)：张强, 张润鑫, 刘峻铭, 王聪, 张赫哲, 田莹

摘要：加快煤炭产业链的智能化发展是当前环境下保证煤炭稳定供给的重心,而煤岩识别是实现煤矿智能化建设,提高煤层探测、智能开采、快速分选精度和效率的关键技术,因此,开展了煤岩高效识别技术方法的综述研究。首先根据使用工况不同,将煤岩识别统筹为接触式识别与非接触式识别,根据技术类别将现有识别技术归类为过程信号监测、红外热成像、图像特征、反射光谱、超声波探测、电磁波探测,从识别机理和技术原理方面进行了详细的介绍,并列举了典型特征下的煤岩差异。其次综合阐述了各种识别技术的研究现状,总结出工程实际中的煤岩识别技术应用现状;从理论技术研究、工况环境影响、煤岩特征3方面建立了不同识别技术的局限度评价表,超声波、电磁波探测技术局限度最低,红外成像识别技术局限度最高,其中工况环境对红外成像识别局限最明显,煤岩特征对反射光谱识别和过程信号监测识别局限最明显。基于上述局限度,对未来煤岩识别的研究重点提出4点建议:煤岩特征信息的深层挖掘，复杂多变环境的影响机理研究，物理属性相近的煤岩识别新方法，综合地质条件的煤岩识别方法适用性研究,为我国煤岩识别技术发展、煤矿智能化建设提供理论指导。

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煤炭科学技术

2022年第02期

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基于双目视觉的动态煤量测量方法

作者(Author)：董立红, 宋伟思, 符立梅

摘要：煤矿井下带式输送机主运输面煤量测重设施不完善。在复杂的煤矿井下环境中，皮带秤的测重方法对其精度有很高的要求、易受到人为操作，使得测量误差较大，难以获得真实的煤产量数据；激光三维扫描的测重系统价格昂贵，难以普遍使用。根据煤矿井下带式输送机主运输面煤量测量问题存在的不足，针对性地提出一种基于双目视觉的动态不规则物体测重方法。首先，采用双目相机获取煤矿井下带式输送机主运输工作面的左右俯视图，研究适用于煤矿井下图像特点的预处理方法；接着根据双目视觉的原理采用改进的半全局块匹配算法（Semi-Global Block Matching，SGBM）计算得到密集视差图并对视差图进行空洞填充以消除误匹配点；再对填充后的的视差图采用改进的分水岭分割算法将视差图中的原煤目标分离出来；然后在采用基于三角测量的方法恢复各点的深度信息后计算其对应点的三维信息；在三维信息的基础上提出了一种新的动态不规则体积测量方法计算带式输送机表面的原煤体积；最后，应用煤量计算公式完成煤量测量。用双目相机获取真实煤矿图像进行试验，证明所提方案的有效性。研究表明：该系统所需的硬件设备为一个质量轻、体积小的双目摄像机，能实时采集到目标图像和距离；真实重量和测量重量误差低于10%，为煤矿井下煤量测量提出了一种有效的方案，能够满足实际煤矿井下煤产量的估计需求。

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煤炭科学技术

2022年第08期

240

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基于视觉显著性的煤矿井下关键目标对象实时感知研究

作者(Author)：南柄飞, 郭志杰, 王凯, 李首滨, 董晓龙, 霍栋

摘要：随着煤矿智能化技术发展，井下关键设备目标对象视觉感知应用需求日益增强。井下复杂场景，特别是生产工况综采工作面，人员及设备目标频繁交错呈现。基于监控视觉画面实时检测、提取人员及关键设备目标对象，对实现井下关键设备目标对象智能监控，生产场景智能感知与安全生产管理意义重大，因此需要研究井下关键目标对象实时感知方法。基于视觉注意机制的显著目标检测和分割是复杂场景关键目标对象感知的有效方法之一，但是显著性检测和目标分割过程计算复杂度高、耗时长，难以达到工程应用的实时性要求。基于此，在分析图像视觉特征的基础上，特别是煤矿井下图像视觉特征，提出一种基于随机采样区域对比度计算的实时显著性检测方法，引入随机采样策略对原图像像素进行采样后利用 Efficient Graph-based Segmentation方法将图像分割为若干区域，然后计算区域对比度获得区域显著性，实现了实时显著性检测；在显著性区域或者目标分割过程中，提出一种自适应的前景背景阈值迭代方法，基于Shared Sample Matting方法实现显著目标的实时分割提取。基于公共数据集进行试验分析，结果表明，该方法不仅提高了显著性目标的检测分割精度，而且达到30 FPS左右的显著目标检测、分割实时处理效率。同时，将该方法应用于煤矿井下复杂场景中关键设备目标对象的实时感知，效果良好，满足工程应用需求。

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煤炭科学技术

2022年第08期

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煤与矸石图像特征分析及试验研究

作者(Author)：李博, 王学文, 庞尚钟, 高新宇, 王璐瑶, 丁恩发, 暴庆保

摘要：为实现基于机器视觉的绿色高效、高智能化的煤矸分选。探讨了煤和矸石共420张图像的2个灰度特征和4个纹理特征的分布情况，并分别模拟生产中的光照、淋水、粉尘环境对煤和矸石进行了图像采集，研究其对煤矸图像特征的影响；此外，针对光照强弱、湿度、煤粉沾染程度和样品种类4个试验因素，对影响因素进行了量化处理，应用Box-Benhnken Design（BBD）试验设计理论设计四因素三水平试验，以样本灰度均值为响应指标，研究各因素对煤矸图像灰度值影响的显著性及其交互作用，从而得到区分煤和矸石的最明显特征。特征分析表明，煤和矸石的灰度特征比纹理特征具有更好的区分度，从灰度均值和峰值来看，6～36 W的光照条件对灰度均值影响有限，却使灰度峰值波动严重；样本表面喷雾量的增加使灰度均值和峰值大幅下降，以0.08 g的喷雾量为转折点，灰度均值呈现出先急后缓的对数曲线下降趋势；煤粉量与灰度均值呈一次线性反比关系，灰矸的线性比例约为块煤和黑矸的4～5倍；单因素试验表明灰度峰值对环境变化较为敏感，而响应面试验表明煤和矸石的灰度均值在同一水平下区分度明显。研究结果有利于推进机器视觉煤矸分选技术的应用，实现井下煤矸分选，亦对煤岩界面识别技术具有参考意义。

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煤炭科学技术

2022年第08期

235

670