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基于视频图像的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法

孙继平 范伟强

孙继平,范伟强.基于视频图像的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法[J].工矿自动化,2020,46(7):1-4..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17629
引用本文: 孙继平,范伟强.基于视频图像的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法[J].工矿自动化,2020,46(7):1-4..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17629
SUN Jiping, FAN Weiqiang. Gas and coal dust explosion perception alarm and explosion source judgment method based on video image[J]. Industry and Mine Automation, 2020, 46(7): 1-4.. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17629
Citation: SUN Jiping, FAN Weiqiang. Gas and coal dust explosion perception alarm and explosion source judgment method based on video image[J]. Industry and Mine Automation, 2020, 46(7): 1-4.. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17629

基于视频图像的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17629
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: TD712.7

Gas and coal dust explosion perception alarm and explosion source judgment method based on video image

  • 摘要: 分析了瓦斯和煤尘爆炸视频图像特征:爆炸火球通常呈红色,亮度高、温度高,辐射较强的红外线和紫外线,火球面积迅速扩大;火焰锋面的面积、亮度、颜色、形状、辐射强度等不断变化;烟尘的面积、颜色、形状等不断变化;有物体快速移动和变形。提出了基于可见光视频图像、近红外视频图像、远红外视频图像、紫外视频图像的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法:根据高亮区域亮度及其变化率、高亮区域面积及其变化率、图像形状及变化、图像颜色及变化,辨识瓦斯和煤尘爆炸;通过不同地点摄像机采集的图像变化及变化先后时间关系、摄像机损坏的时序关系,判定爆源。提出了可见光视频图像、近红外视频图像、远红外视频图像、紫外视频图像、O2、CO2、CO、温度、声音、震动、气压、风速、风向、烟雾、粉尘等多信息融合的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法,减小火灾、巷道灯、矿灯、车灯、红色衣物、机电设备发热、电气设备和电缆故障放电、煤与瓦斯突出、冲击地压、顶板大面积冒落、水灾、爆破作业、工作面落煤、煤炭转载和运输等对瓦斯和煤尘爆炸辨识的影响。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2020-07-20

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