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基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法 被引量:26
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作者 孙继平 孙雁宇 范伟强 《工矿自动化》 北大核心 2019年第5期1-5,21,共6页
分析了矿井外因火灾监测方法,提出了基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法。①温度和烟雾等传感器矿井外因火灾监测方法需多点布置,成本高、维护工作量大。②可见光图像矿井外因火灾监测方法具有监测范围广、使用简单、成本低、... 分析了矿井外因火灾监测方法,提出了基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法。①温度和烟雾等传感器矿井外因火灾监测方法需多点布置,成本高、维护工作量大。②可见光图像矿井外因火灾监测方法具有监测范围广、使用简单、成本低、受距离影响小、分辨率高、色彩信息丰富、边缘纹理信息清晰、火焰结构信息便于提取等优点,但受矿灯、巷道灯、车灯及红色物体等影响大。③红外图像矿井外因火灾监测方法具有监测范围广、使用简单、可在浓烟等能见度低情况下监测火灾等优点,但监视距离、矿尘、环境温度和湿度、物体表面发射率等均会影响温度测量,近距离的作业人员、白炽灯及机电设备等均会影响火灾监测。④基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法提高了火灾识别准确率:当可见光图像和红外图像均识别出火灾时,才判定为火灾,发出火灾报警信号;当仅有单一可见光图像或红外图像识别出火灾时,不判定为火灾,发出疑似火灾报警信号。⑤通过试验验证了基于可见光和红外图像的矿井外因火灾识别方法的可行性。 展开更多
关键词 矿井火灾 外因火灾 火灾识别 可见光图像 红外图像 图像识别
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矿井外因火灾感知方法 被引量:16
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作者 孙继平 崔佳伟 《工矿自动化》 北大核心 2021年第4期1-5,38,共6页
为解决可见光图像在井下受矿灯、车灯、巷道灯、粉尘、红色物体等干扰大的问题,提出了基于近红外和可见光图像的矿井外因火灾感知方法,将近红外图像和可见光图像融合,发挥近红外图像中早期火焰特征明显、可见光图像中中期火焰特征明显... 为解决可见光图像在井下受矿灯、车灯、巷道灯、粉尘、红色物体等干扰大的问题,提出了基于近红外和可见光图像的矿井外因火灾感知方法,将近红外图像和可见光图像融合,发挥近红外图像中早期火焰特征明显、可见光图像中中期火焰特征明显的优点,以提高矿井外因火灾识别率。提出了基于近红外图像、可见光图像、温度传感器、气体传感器和烟雾传感器等多信息融合的矿井外因火灾感知方法,该方法融合了近红外图像、可见光图像和传感器信息,传感器不需要无盲区覆盖,仅需要设置一定数量的气体传感器、温度传感器和烟雾传感器,具有及时、可靠、成本低等优点。将报警信息分为图像、温度、烟雾和气体4类。图像类火灾报警信息包括近红外图像和可见光图像信息,当近红外图像或可见光图像监测到火灾时,发出图像类火灾报警信号;当温度超限时,发出温度类报警信号;当烟雾超限时,发出烟雾类报警信号;气体类火灾报警信息包括CO、CO_(2)、O_(2)等,当CO、CO_(2)或O_(2)超限时,发出气体类报警信号。将火灾报警分为蓝色、黄色、橙色和红色4级,红色为最高级。当图像类、温度类、烟雾类、气体类4类信息中有1类报警,发出火灾蓝色报警信号;当图像类、温度类、烟雾类、气体类4类信息中同时有2类报警,发出火灾黄色报警信号;当图像类、温度类、烟雾类、气体类4类信息中同时有3类报警,发出火灾橙色报警信号;当图像类、温度类、烟雾类、气体类4类全部报警,发出火灾红色报警信号。 展开更多
关键词 矿井火灾 外因火灾 火灾感知 传感器 图像识别 近红外图像 可见光图像 信息融合
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基于双域和ILoG-CLAHE的矿井红外图像增强算法 被引量:5
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作者 范伟强 李晓宇 +2 位作者 翁智 刘斌 杨坤 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第1期99-108,共10页
针对矿井复杂作业环境导致的红外图像降质,现有红外图像增强算法在实现信噪比和对比度提升的同时易丢失场景细节信息或造成目标边缘模糊的问题,提出了一种基于双域分解耦合改进的高斯-拉普拉斯(ILoG)算子和对比度受限自适应直方图均衡化... 针对矿井复杂作业环境导致的红外图像降质,现有红外图像增强算法在实现信噪比和对比度提升的同时易丢失场景细节信息或造成目标边缘模糊的问题,提出了一种基于双域分解耦合改进的高斯-拉普拉斯(ILoG)算子和对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)(ILoG-CLAHE)的矿井红外图像增强算法。首先,利用双域分解模型将矿井红外图像分解为包含高频信息的细节子图和低频信息的基础子图;其次,利用CLAHE算法对基础子图的亮度、对比度和清晰度进行提升,用以突出监视场景的概貌特征,采用构造的ILoG算子对细节子图进行噪声抑制和边缘锐化,并消除梯度反转现象;然后,通过重构处理后的基础子图和细节子图得到了图像质量改善后的重构图像;最后,设计了一种灰度重分布的Gamma校正函数,对重构图像进行亮度调整,进而得到矿井红外增强图像。通过主观视觉和客观指标对算法进行了性能分析,结果表明:经基于双域和ILoG-CLAHE的矿井红外图像增强算法增强后的矿井红外图像,整体视觉效果和客观指标均得到了较大提升,综合增强性能和鲁棒性更好。相较于原矿井红外图像和6种对比算法(CLAHE算法、双边滤波器(BF)分解与基础子图的CLAHE增强(BF-CLAHE)算法、BF分解与Gamma变换(BF-Gamma)算法、引导滤波与Gamma变换(GF-Gamma)算法、自适应直方图均衡化(AHE)耦合拉普拉斯变换(AHE-LP)算法、基于反锐化掩膜(UM)的图层融合(LF-UM)算法),该算法的综合评价指标值分别提高了0.28,0.11,0.23,0.38,0.57,0.04,0.10,图像亮度、清晰度和对比度均得到了较大提升,并且实现了噪声抑制和边缘锐化,表明该算法适用于矿井复杂作业环境中红外图像的增强处理。 展开更多
关键词 矿井红外图像 双域分解 噪声抑制 边缘锐化 亮度调整 重构图像
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基于改进Retinex和分数阶微分的矿井红外图像增强算法
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作者 杨云帆 孙宗剑 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第10期196-201,共6页
矿井红外图像增强是提高井下工作环境安全性和可视化监控能力的关键技术之一。然而,由于井下光照复杂、红外图像质量较差等因素,现有算法在增强效果和细节保留方面存在不足。为此,提出了基于改进Retinex和分数阶微分的矿井红外图像增强... 矿井红外图像增强是提高井下工作环境安全性和可视化监控能力的关键技术之一。然而,由于井下光照复杂、红外图像质量较差等因素,现有算法在增强效果和细节保留方面存在不足。为此,提出了基于改进Retinex和分数阶微分的矿井红外图像增强算法。首先针对现有Retinex算法存在的局部对比度不足问题,引入颜色恢复模块,在进行反射传递函数估计时利用彩色空间信息增强图像的局部对比度。该模块通过计算多个彩色通道的统计特征,并结合颜色转换矩阵,实现了更准确的反射传递函数估计,从而提高了图像整体对比度。其次通过分析图像的局部灰度特征,根据分数阶微分算子的响应特性自动调整指数参数,以实现对不同纹理细节的合理增强。采用多组真实矿井红外图像对所提算法性能进行了试验验证,结果表明:该算法在图像增强效果和细节保留方面相对于Retinex等算法具有一定的优势,为提升矿井复杂光照条件下的红外图像对比度提供了支持。 展开更多
关键词 矿井红外图像 改进Retinex 分数阶微分 图像增强
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基于RCR_YOLOv4的矿井巷道红外障碍检测研究 被引量:1
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作者 阮顺领 董莉娟 +1 位作者 卢才武 顾清华 《黄金科学技术》 CSCD 2022年第4期603-611,共9页
针对地下矿井巷道光线昏暗的道路上会出现落石或行人等行车障碍物,严重影响无人驾驶矿卡安全行驶的问题,提出了一种基于红外视觉识别的巷道障碍物快速检测优化模型RCR_YOLOv4。该模型利用K-Means++优化算法筛选巷道障碍物的先验框尺寸,... 针对地下矿井巷道光线昏暗的道路上会出现落石或行人等行车障碍物,严重影响无人驾驶矿卡安全行驶的问题,提出了一种基于红外视觉识别的巷道障碍物快速检测优化模型RCR_YOLOv4。该模型利用K-Means++优化算法筛选巷道障碍物的先验框尺寸,并引入深度可分离卷积降低网络参数量和计算量,从而提高障碍目标的定位精度和检测效率。通过设计双通道注意力机制对网络特征融合模块进行优化,实现对无人矿卡行车障碍的高精度检测。结果表明,该目标检测模型对矿井道路障碍的检测准确率达到93.52%,检测速度达到60.6 FPS,能够为矿井巷道复杂环境下无人矿卡安全行驶提供保障。 展开更多
关键词 矿井巷道 无人驾驶 机器视觉 障碍检测 红外图像 YOLOv4
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基于热红外图像的煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警方法 被引量:5
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作者 程继杰 刘毅 李小伟 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期2236-2248,共13页
针对目前冲击地压和煤与瓦斯突出致灾机理尚未完全明确,仍偶有发生,严重威胁着我国煤矿的安全生产,结合灾害发生时大量抛出煤岩有着不同于采掘工作面和巷道空间正常工况下的温度与速度特征,提出了一种基于热红外图像的煤矿冲击地压和煤... 针对目前冲击地压和煤与瓦斯突出致灾机理尚未完全明确,仍偶有发生,严重威胁着我国煤矿的安全生产,结合灾害发生时大量抛出煤岩有着不同于采掘工作面和巷道空间正常工况下的温度与速度特征,提出了一种基于热红外图像的煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警方法:在煤矿井下巷道顶部、巷帮以及采掘工作面液压支架等位置多点布置红外热像仪,实时采集采掘工作面和巷道空间热红外视频图像;监测识别监视区域内物体温度是否处于设定的温度范围(30℃≤T≤150℃);当掘进工作面、掘进巷道入口、掘进巷道中间、回采工作面、进风巷入口、进风巷中间、回风巷入口、回风巷中间、主运输大巷、辅助运输大巷等位置红外热像仪监测到物体温度处于设定温度范围时,监测识别处于设定温度范围物体的移动速度是否处于设定的速度范围(v>13 m/s);当处于设定速度范围时,利用多点布置的甲烷传感器监测监视区域内环境甲烷体积分数是否迅速升高;当工作面、回风巷、进风巷、总回风巷等多个不同地点甲烷体积分数均大幅升高,则进行煤与瓦斯突出报警,反之,则进行冲击地压报警。提出了基于热红外图像的煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警中,红外热像仪的最佳倾角确定方法,以及红外热像仪有前倾角度情况下监测温度异常物体移动速度的方法。根据宁夏双马煤矿实际掘进巷道情况,结合红外热像仪帧率25 FPS,焦距13 mm,并且沿巷道轴向方向的视场角为21°,相对于竖直向下进行图像监视,该方法在保证测速效果的前提下得到的红外热像仪最佳倾角约为58°,进行图像监视时监视范围增大了约292%,在密集监视区域红外热像仪成本减少近75%。为了更逼真的迎合灾害特征,简化实验复杂度与确保安全性,设计了一套灾害温度、速度特征模拟实验装置:采用直径315 mm 展开更多
关键词 冲击地压 煤与瓦斯突出 图像识别 煤矿事故报警 热红外图像
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