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基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法研究

孙继平 靳春海 曹玉超

孙继平,靳春海,曹玉超.基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法研究[J].工矿自动化,2019,45(7):1-4..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17459
引用本文: 孙继平,靳春海,曹玉超.基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法研究[J].工矿自动化,2019,45(7):1-4..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17459
SUN Jiping, JIN Chunhai, CAO Yuchao. Research on mine flood identification and trend prediction method based on video image[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(7): 1-4. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17459
Citation: SUN Jiping, JIN Chunhai, CAO Yuchao. Research on mine flood identification and trend prediction method based on video image[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(7): 1-4. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17459

基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法研究

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17459
基金项目: 

国家重点研发计划资助项目(2016YFC0801800)

详细信息
  • 中图分类号: TD745

Research on mine flood identification and trend prediction method based on video image

  • 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。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2019-07-20

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