基于负片修正的煤矿尘雾图像清晰化算法

由于煤矿井下环境恶劣,存在大量的粉尘、水雾,使得煤矿井下视频监控获取的图像严重降质,而现有的基于暗通道先验的尘雾清晰化算法在处理煤矿尘雾图像时存在局限性,因此提出了一种改进的基于负片修正的尘雾图像清晰化算法。针对原有算法产生的严重的光环效应,通过建立参数间的映射实现了修正参数的精细化,从而有效的抑制了光环效应的产生。考虑获取的复原图像亮度比较低,对其进行伽马校正并获得最终清晰化图像。与其他算法相比,该算法能够有效的对尘雾图像进行清晰化复原,使得复原图像色彩更加饱和、信息量更加丰富,展现了该算法的优越性。     

基于频率域的遥感图像融合算法

为了能够更好地把多源数据进行融合，来提高对图像信息的分析和提取能力，需要使用有效的融合算法，其中基于频率域的融合方法因其可以将图像分解为不同频带的子图像，由其子图像进行融合得到的效果非常理想，得到了人们的重视，而金字塔和小波分解算法是最热门的，本文总结了金字塔和小波方法，并且以全色图像和多光谱图像融合为例作了分析。     

基于融合边缘优化的煤矿图像语义分割方法北大核心

由于煤矿井下环境恶劣,使得煤矿井下视频获取的图像严重降质,而现有的基于深度学习的语义分割模型在图片清晰化后存在边缘分割模糊的问题,提出了一种采用融合边缘优化模块处理边界信息并运用门控卷积层连接传统特征提取模块并行处理信息的方法;为监督学习轮廓信息,采用二元交叉熵损失函数提高学习效果,并与常规分支的损失函数共同优化模型分割效果。试验结果表明:对已完成清晰化的煤矿井下图像进行语义分割任务时,基于融合边缘优化模块的方法与其他方法相比整体语义分割精度得到提升并且边缘分割精度更高。     

基于非下采样Contourlet变换和PCNN的煤矿图像融合

针对煤矿图像的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的新的煤矿图像融合方法,此方法充分利用了非下采样Contourlet变换的多分辨率、多方向性、平移不变性及PCNN的全局耦合性,取得了不错的融合效果。     

基于特征点的煤矿图像拼接技术的研究

将图像拼接技术引入到煤矿领域。结合煤矿井下环境的特点,提出了一种稳健的基于曲率尺度空间的拼接(CSSM)算法。该算法使用改进后的自适应阈值CSS角点检测算法提取特征点,利用相似测度NCC提取初始特征点对,并通过RANSAC删除伪匹配对,达到精确匹配,通过渐入渐出融合法实现无缝拼接。     

基于深度卷积网络的矿岩图像分割算法研究

在金属矿开采过程中,矿石图像的人工智能分割有着重要作用,但是采场爆堆矿岩分布状况复杂,矿岩图像颗粒粘连严重难以分割。现有的矿岩图像分割方法通常是先利用滤波降噪,再采用分水岭算法分割图像,这种方法存在局限性强和参数调整复杂等问题,不适合用于实际应用。结合矿岩图像特征和矿山实际需求,提出了一种基于U-Net深度卷积网络和Open CV的矿岩图像分割算法,该算法将深度学习创新应用到矿岩图像分割领域,与最大类间方差法、聚类分析、边缘提取等分割方法相比,该算法分割精度高,分割效果好,并且可以直接获取效果图中矿岩块的数量,极大减少了图像的后续处理工作量。     

基于灰度差分的改进K-means算法在煤矿图像分割的应用

煤矿图像由于其特殊环境造成的非均匀低光照特点,给图像分割带来了困难.针对非均匀低光照的煤矿图像分割问题,提出一种基于灰度差分的改进 KＧmeans图像聚类分割算法.首先计算图像的灰度差分统计特征,包括对比度、熵和平均值,用灰度差分统计特征描述煤矿图像的纹理特征,建立特征向量;然后建立基于纹理特征向量的样本与聚类中心的距离函数,通过 KＧmeans算法的准则函数构建优化问题;最后根据优化问题的聚类结果实现煤矿图像的目标分割.两组煤矿图像分割试验结果的评价指标平均提升了１２％,结合分割视觉效果,说明了改进方法能够实现煤矿图像的有效分割,可得到较好的分割效果.     

基于小波分解下多源图像融合

在分析基于小波分解变换的多源图像融合方法的基础上,提出了一种采用基于区域的融合规则的小波分解,通过仿真实验,运用客观评价指标验证了其可行性,同时对此进行分析,得出了基于4层小波分解的图像融合的较优性。     

基于IHS与NSST的矿井彩色低照度图像融合算法

针对矿井工作环境能见度低，光照条件差，人员检测效果不佳的问题，提出了一种基于IHS(Intensity-Hue-Saturation)与非下采样剪切波变换NSST (Non-subsampled Shearlet Transform)的矿井彩色低照度图像融合算法。三通道彩色图像通过IHS逆变分别得到亮度分量和色度分量；使用NSST逆变换的方法对亮度分量进行分解，系数选择方案使用绝对值取大的方式，得到新的亮度分量；最后，通过IHS逆变换将已有的色度分量和亮度分量进行图像融合，得到最终结果。基于IHS与NSST的彩色低照度图像融合算法可有效提升矿井彩色低照度图像融合性能，减小矿井彩色低照度图像光谱失真，且能较好地保持空间特征信息，支持后续矿井彩色低照度图像中人员的识别与检测任务。     

基于Surfacelet变换的井下图像融合技术研究

首次将Surfacelet变换算法应用于井下图像融合。通过多方向分解和树结构滤波器组(3D-DFB)实现图像的不同尺度、不同频率方向的分解。对高低频子带系数采用不同的加权规则进行融合。既保留了Surfacelet变换的多分辨率特性,又具有平移不变性。实验结果表明,相对于传统的变换法,取得了更佳的融合效果。     

地下矿山高溜井干雾降尘技术应用研究

针对地下矿山高溜井卸矿时冲击风流造成的车场粉尘污染问题,提出了利用干雾降尘分类治理主溜井卸矿坑集中产尘点和车场巷道逸散型产尘点粉尘污染的新技术,从微观上分析了干雾降尘的作用过程,并采用该技术对湖北三鑫金铜股份有限公司井下采区溜井系统-570 m卸矿车场粉尘进行治理。结果表明:该技术总尘降尘效率高达95.25%,呼尘降尘效率高达96%。从根本上解决了主溜井粉尘污染问题,极大改善了工人井下作业环境。该技术耗水、耗气、耗电量小,运行成本低且除尘效率高。     

基于残差神经网络的矿井图像重构方法

针对煤矿井下噪声对可视化作业环境扰动影响,面向智能开采对井下作业目标的图像清晰化需求,研究基于机器视觉的矿井视频图像重构理论与方法,对提高矿井智能监控与安全开采技术具有重要意义。传统的视频监控系统采用经典的Nyquist采样定理来解决视频图像的信号采集、压缩和编解码问题,但矿井视频图像数据庞大,采用传统的编解码方法不仅浪费大量采样资源及增大系统开销,而且难以解决矿井视频图像重构时出现的信号保真度低、图像边缘模糊和视频传输时延等问题,其直接影响矿井智能监控系统性能与视频传输质量。针对矿井视频监控图像重构中存在的信号保真度不足及图像边缘模糊等问题,提出一种基于残差网络的图像压缩与重构方法。该方法通过建立一种新的残差神经网络结构,采用下采样矩阵将矿井图像进行压缩,再通过多次上采样将特征图变换为与原始图像相同大小的特征图,并使用残差网络块对其优化,最后利用优化后的重构网络将特征图聚合成重构图像。提出融合离散小波结构相似度损失与均方误差损失的损失函数方法,并据此训练网络参数。为评价本文所提出方法的有效性,实验选取了基于压缩感知的D-AMP,TVAL3算法和基于深度学习的ReconNet算法与之进行对比。结果表明,较小压缩比条件下对矿井图像重构,本文方法在结构相似度和峰值信噪比性能方面均优于其他算法;在噪声环境下,本文方法相较于其他方法,图像重构的峰值信噪比与结构相似度受噪声强度扰动较小,对噪声具有较强鲁棒性,较显著增强矿井重构图像的保真度和清晰度;在图像重构的时间复杂度方面,本文方法用时最短,有助于改善矿井视频监控系统的实时性。     

基于GA-BP神经网络的矿井粉尘浓度预测研究

为了准确预测矿井粉尘浓度,有效防治矿井粉尘危害,运用遗传算法优化的BP神经网络预测模型(GA-BP模型)对某矿山工作面时间序列粉尘浓度进行预测,以预测结果的相对误差、平均绝对百分比误差来评判模型的预测准确性。再利用BP神经网络预测模型,卷积神经网络预测模型(CNN模型)的预测结果同GA-BP预测模型的预测结果进行对比验证,以均方根误差来评价三种模型的预测效果。结果表明,应用GA-BP预测模型,相对误差最大为4.27%,最小为0.14%,相对误差都在10%以内,预测样本的平均绝对百分比误差(MAPE)小于10%,达到了高精度预测要求。CNN、BP、GA-BP三种预测模型的RMSE值分别为1.1007、1.0008、0.9354,GA-BP预测模型对于该矿山工作面粉尘浓度预测效果最好。     

煤矿粉尘防控与职业安全健康科学构想

人民健康已成为国家优先发展战略,以煤工尘肺为主的职业安全健康问题严重制约"健康中国"发展。从煤矿粉尘现状、基础研究、关键技术装备、政策标准等方面系统总结分析煤矿粉尘防控与职业安全健康面临挑战,在此基础上,提出煤矿粉尘防控与职业安全健康科学构想。该构想基于理工医多学科交叉融合,以大数据、云技术、人工智能和物联网等高新信息技术为支撑,创新"四位一体"科学研究方法,以煤矿无害作业、职业病精准治疗和职业安全健康智能预警等为核心,最终实现煤矿从业人员职业生命全周期职业安全健康。本文凝练了煤矿粉尘防控与职业安全健康6个主要关键科学问题,围绕煤矿粉尘产尘机理与高浓度粉尘分源高效防控理论、煤工尘肺多维度多层次生命信息流的发病机理、煤矿无尘化开采及粉尘精准防控技术与装备、煤工尘肺智能判识与精准诊疗技术装备、煤矿粉尘与职业安全健康智能预警等方面提出了5个主要研究方向。我国应加强理工医交叉融合协同创新与科研平台建设,深入开展基础研究工作,研发适合我国煤矿生产实际的成套技术与装备,重视示范工程建设和成果转化,加大政策支持力度和标准体系完善,构建煤矿粉尘防控及职业安全健康长效机制,实现煤矿无尘化作业和职业病少(...     

煤矿智能视频监控中雾尘图像的清晰化研究

煤矿智能视频监控中常常碰到许多雾尘图像且伴有各种随机噪声,对应的图像降质严重影响了后续视频图像处理工作,因此提出一种基于暗原色先验与双边滤波器的去雾除尘和同步去噪算法。结合已有的大气散射物理模型,推导建立煤矿雾尘图像退化模型。考虑煤矿雾尘图像的特点,设计基于暗原色先验知识的大气光、粗略透射率估计的方法与步骤。分析粗略透射率图的优化要求以及双边滤波器的特性,引入联合双边滤波器快速获得精细透射率图。依据图像退化模型构建正则化目标函数,求取转换图像并进行高斯双边滤波,获得复原图像并同步实现噪声的有效去除。实验结果验证了算法的有效性,与已有去雾算法相比计算效率有较大提高,且复原质量良好适合于煤矿智能视频监控环境。     

Research on numerical emulator of mine methane and coal dust explosion

The mathematical physics model of mine methane and coal dust explosion propagation was established in the research, by using continuous phase, combustion, particulate equations of mathematical physics. Based upon the data from mine methane drainage roadway explosion, and mine methane and coal dust explosion propagation experimental studies, the numerical emulator system of mine methane and coal dust explosion software was developed by using prevalent flow simulation platform, which can be used to simulate the explosion accidents process effectively. In addition, the system can also be used to determine whether coal dust involved in the explosion, and to simulate accurately the transition from deflagration to detonation in methane explosion, propagation velocity of explosion shock, attenuation pattern, and affected area of explosion.     

基于结构元的煤显微图像轮廓提取算法

针对煤显微组分结构复杂、提取其显微图像中有效组分轮廓存在较大难度的问题,提出一种基于结构元的轮廓提取算法。该法通过对结构元中架构与尺度的合理设计实现种子点的自动选择,以替代传统算法中种子点的人工选取,然后进行区域生长,再对区域生长后的图像进行形态学处理,最后用8邻域轮廓提取法获取煤显微图像中不同组分的轮廓。实验结果表明,由于结构元的合理选取,算法能够有效去除煤显微图像中的碎屑、黏胶及噪声区域,获取块状显微组分的有效轮廓。实验结果可以为煤显微图像自动分类与识别提供参考。     

干旱半干旱地区露天煤矿无组织扬尘排放特征"

无组织扬尘污染是干旱半干旱地区露天煤矿开采的重要制约因素,本文以胜利一号露天矿为例,研究露天煤矿无组织排放源大气扬尘的时空分布特征,结果表明:多数无组织排放源周界外TSP浓度均能达标,而从采掘场到南排土场的主要运输道路在个别时段(14∶00-15∶00)出现超标;露天煤矿无组织扬尘主要来自采掘场到排土场的主要运输道路,其次以采掘场下风向场界和排土场对大气扬尘的贡献最高;储煤场(筒仓封闭式)产生的扬尘浓度最低;露天煤矿大气扬尘浓度的日变化总体为:早上较高,上午10∶00以后至午后15∶00左右浓度较低,傍晚TSP浓度又有所回升;但在采掘场下风向周界外TSP浓度在15∶00左右也会相对较高。     

基于信息融合的矿山电网复合保护

针对矿山电网,提出一种基于工频电流与故障暂态电流信息融合的复合保护方案,即在线路边界处并联一定通频带的带通滤波装置,利用装置对通频带内暂态电流分量的衰减作用,强化区内、外故障时故障暂态电流的能量差异。通过PSCAD/EMTDC仿真,验证了带通滤波装置导致区内、外故障暂态电流分量产生明显的差异。采用参考向量法以全子集的方式对暂态电流和工频电流两种证据构建基本信任分配函数,从而减少“折扣规则”对信息的损失,并利用D-S证据合成理论对两种证据进行信息融合,以基本信任分配函数的决策方法来判断区内故障。仿真计算结果表明,这种方法不但可以准确区分区内、外故障,同时还可以保证雷击干扰或开关操作干扰时保护不误动,可望实现井下6/10 kV配电线路的全线速动保护。     

基于MATLABR的矿井涌水量神经网络预测方法及应用

在MATLAB神经网络工具箱的基础上实现基于时序的神经网络动态预测方法 ,通过采用快速的L—M算法 ,提高神经网络训练的速度与精度 ,实现煤矿安全监测数据的连续预测与提前预警。以一种相对简单的途径实现了神经网络这种复杂而有效的非线性预测方法。