基于事故树分析法的矿井水灾安全评价

通过事故树分析法逻辑运算,明确了引起矿井水害的各种因素对矿井水灾发生的影响程度和防治矿井水灾的基本要求。     

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。     

矿井红外火灾图像处理方法的研究

提出了采用图像法对矿井火灾进行预测预报,克服了以往监测方法的弊端。介绍了矿井带式输送机的输送带火灾红外图像的处理方法,包括图像剪切、图像分割、灰度化处理、边缘轮廓提取、有效区域填充和面积计算,并用VC 进行应用软件设计。实践证明,图像处理和识别方法合理,效果较好。     

大同矿区矿井水灾的防治和矿井水的利用

介绍了大同矿区水文地质特征,分析了矿井水的形成原因,提出了矿井水灾的防治措施,进一步又探讨了矿井水的再利用问题.     

基于稀疏度自适应的矿井智能监控图像重构方法

矿井智能监控是实现少人或无人工作面自动化开采和可视化作业的重要保障。针对矿井监控图像易受噪声干扰和雾尘环境等影响,采用传统的基于奈奎斯特(Nyquist)采样和压缩方法存在分辨率低、图像模糊和运算时间过长等问题,根据压缩感知和稀疏重建理论,提出了一种利用分块压缩感知模型和自适应匹配追踪均衡策略获取矿井图像的方法。该方法通过建立矿井图像分块压缩感知模型,信源编码过程先利用稀疏随机矩阵对块图像进行压缩、采样、获得观测值,然后使用DFT作为稀疏基进行信号稀疏表示,最后利用一种改进的自适应匹配追踪算法进行图像重构实现解码。研究结果表明,提出的方法在与其他算法的比较中体现了较好的优越性,能有效提高矿井图像在压缩感知重构阶段的解码质量及其压缩处理速度,具有较强的抗噪声性能和鲁棒性,有助于改善矿井监控图像的清晰度和实时处理性能。     

基于改进Prewitt算子的矿井视频图像小波阈值去噪

由于矿井成像环境的复杂性,导致所获取的图像较为模糊且存在一定程度的噪声,有必要采用适当的方法滤除其中的噪声并提高图像的清晰度。为此,提出了一种结合边缘检测的小波域矿井视频图像去噪算法。首先对噪声图像采用均值滤波算法进行预处理;然后对分别从检测模板、自适应阈值设定方法对经典的Prewitt算子进行适当改进,并采用改进的Prewitt算子提取预处理后图像的边缘轮廓信息,从而获得边缘图像和非边缘图像;最后对于非边缘图像,采用一种基于自适应阈值的改进小波阈值函数模型进行去噪处理,该模型充分结合了小波硬、软阈值去噪模型的优势,能够随着小波分解层数的变化自适应调整阈值大小。为了验证该算法的有效性,采用2幅实地获取的山东兖州某煤矿井下视频监控图像进行试验,并与小波硬、软阈值函数模型及2类已有的改进型小波阈值函数模型进行去噪效果对比。结果表明,该算法的去噪效果优于其余几类函数模型,且算法耗时略占优势,对于提高矿井视频监控图像的质量具有一定的参考价值。     

基于复小波域的自适应贝叶斯估计SAR图像相干斑抑制算法

提出了一种基于复小波域的自适应贝叶斯估计SAR图像相干斑抑制算法。该方法将传统小波的软阈值去加性噪声的特性与双树复小波变换的方向选择性结合起来,可以自适应选择有效的阈值来保留边缘等细节。应用贝叶斯估计来计算复小波系数的最佳值。该估计算子假设信号和噪声的复小波变换系数分别满足阿尔法稳定分布和高斯分布。实验结果表明该算法的去噪性能优于现有的基于离散小波变换的算法。     

基于模糊纹理谱的浮选泡沫图像纹理特征提取

提出一种基于模糊纹理谱的浮选泡沫图像的纹理特征提取方法.该方法根据人眼感知特点定义了一种基于非线性函数的隶属度函数,依据相邻像素与中心像素的灰度变化大小关系统计其模糊纹理单元,计算模糊纹理谱,提取有效描述浮选泡沫纹理的新特征参数一纹理复杂度.并以工况相对稳定情况下的泡沫图像为例,对所提出的方法进行了验证分析,结果表明其有效性,并获得了浮选泡沫的最佳纹理复杂度区间,对浮选的优化操作提供重要的指导意义.     

基于双向A*算法的矿井水灾逃生路径应用研究

矿井突水是常见的突发性强烈的灾害,当发生矿井水灾时,为了降低灾害造成的物质损失以及减少人员伤亡,提出了一种基于双向A*算法的矿井水灾逃生路径规划方法。在充分考虑影响巷道逃生因素的基础上选择合理的评估函数,利用双向A*算法对逃生路径进行规划从而实现最优设计。结合王家岭煤矿实例并将该算法的规划结果与传统A*算法的规划结果进行对比,仿真结果表明：该算法规划的逃生路径比传统A*算法节点更少,路径更优,因此在一定程度上可以提高从业人员的逃生率,具有一定的应用价值。     

基于双树复小波包变换和形态学的减速机故障诊断

针对煤机设备减速机的振动信号特征难以提取的问题,提出了双树复小波包变换和形态学相结合的故障特征提取策略。首先利用双树复小波将减速机的振动信号分解成若干个不同频段的分量。然后根据减速机故障特征频率分布特征,选取相关的频段分量进行降噪重构。最后对重构后含有故障特征频率的分量进行形态滤波处理,进而提取出减速机的故障特征。利用现场实测数据进行验证,结果表明,该故障特征提取策略可以有效地提取出减速机的故障特征。     

基于行程长度纹理特征的焦炭显微图像分类算法

在分析焦炭显微图像各向异性光学组织中片状与纤维状显微图像特征的基础上,通过对纹理特征的差异性的研究,提出了一种基于行程长度纹理特征和支持向量机(Support Vector Machine)的焦炭显微图像分类方法。该方法首先计算焦炭显微图像中4个方向上的行程长度矩阵,利用行程长度矩阵求得对图像纹理具有不同表征能力的纹理特征量,通过对各个特征量的数据分析,选取有效特征量组合作为分类器的训练向量,然后用支持向量机对实验样本进行分类。实验结果表明,该方法能够有效地识别出焦炭各向异性组织中纤维状、片状等不同光学组分。     

基于小波变换的遥感影像融合与评价

阐述了小波变换的Mallat算法，同时对遥感影像融合的分析与评价进行了深入的探讨，提出了综合利用三类统计参数来进行评价的方法.经实验，评价结果与理论分析结果和目视效果相吻合，说明这些参数可以作为遥感影像融合的客观效果评价准则.     

基于纹理和改进径向基网络的煤监控图像识别

煤的红外监控图像的正确识别对矿井自动监控有重要的意义.计算煤监控图像的灰度相关矩阵各纹理统计量,分析其分布特征.在径向基函数神经网络(RBFNN)的输入层增加了正规化函数,用改进的RBFNN对图像进行了识别.结果表明,图像的纹理统计量在统计上有很好的分离性,改进的RBFNN能成功地识别出煤矿井下红外监控系统中面煤和块煤的图像.     

基于字典学习的煤岩图像特征提取与识别方法

现今的煤岩图像识别方法取得了一些阶段性的成果,但还无法满足实际需求。为了挖掘新的煤岩图像识别方法,研究了基于字典学习的煤岩图像特征提取与识别技术,提出用字典学习算法提取煤岩图像特征。字典学习算法采用随机选择的方法对字典进行初始化和更新。结合分类算法对煤岩图像进行分类识别,结果表明:通过字典学习,能简单有效表达煤岩图像的特征信息,获得了较高的识别率,且该特征提取方式具有较好的发展前景。研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法。     

基于图像分割的煤岩孔隙多尺度分形特征

根据煤岩孔隙系统的精确描述对流体运移机理的重要性,对来自6个不同矿区的煤岩进行了扫锚电镜观测,提出了基于扫锚电镜图像分割的煤岩孔隙多尺度分形研究方法.采用了图像分割算法中的灰度阈值分割、Laplacian边缘算子及Prewin边缘算子检测,提取了煤岩扫描电镜(SEM)图片中的大尺度裂隙、边界曲线以及小尺度孔隙特征;采用盒维数法计算了分形维数,研究了多重孔隙介质分形标度律存在的尺度与SEM放大倍数的关系.结果表明:大尺度裂纹分形标度律存在的下限尺度与7 500倍SEM观测尺度相对应;小尺度孔隙分形标度律存在的上限尺度与2 000倍的SEM观测尺度相对应;细观裂纹分维数反映了煤岩渗透性能;边界分维反映了流动边界的迂曲程度相关于流动阻力;微观孔隙分维相关于吸附性能.     

基于数字图像的非接触式泊松比测试方法

针对胶结充填材料等采用传统粘贴应变片测量泊松比方法出现的无法测量或测量精度不高的问题,提出了基于数字图像相关技术的非接触式泊松比测试方法,并阐述了该测试方法的原理与测试过程。运用Vic-2D软件对CCD相机所拍摄的胶结充填试块在加载系统作用下变形破坏过程的数字图像进行计算分析,得到了全场位移变化云图。选取试块弹性范围内图片,利用测线取点功能对试块两侧和上部取点分析,计算水平位移与垂直位移。对胶结充填材料泊松比测试结果表明,养护龄期相同的同组试块泊松比相近;养护龄期不同的各组试块,随养护龄期的增加,泊松比从0.378减小到0.103。该实验的成功应用证明了非接触式泊松比测试方法的可操作性、准确性与可靠性。     

一种基于改进光流法的电子稳像算法

针对煤矿井下机载抖动视频序列低照度、低清晰度以及易受噪声影响的特点,提出了一种基于改进光流法的电子稳像算法。算法利用SUSAN算子获取帧间匹配特征点,并提出基于金字塔改进光流模型,实现抖动视频序列的全局运动矢量计算。为克服机载图像中局部运动目标和移动背景的影响,利用RANSAC算法去除误匹配点,提出稳像参考帧的动态更新机制。针对矿下机载摄像抖动的不确定性,运用均值滤波求解运动补偿矢量,在保留主动运动的同时过滤随机抖动。理论分析和实验结果表明,提出的算法不仅保留了光流法获取运动矢量的精度,而且提高了算法的实时性,对于煤矿井下机载抖动视频序列具有较好的稳像效果。     

基于小波变换的电动机转子断条故障信号包络分析

介绍了基于小波变换的包络分析原理 ,将之应用于电动机定子电流的处理。结果表明该包络分析方法能有效地提取出转子断条故障的特征信息     

基于细胞神经网络的煤仓图像处理方法的研究

提出了一种改进型细胞神经网络,其细胞神经网络MMCNN方程更适合于数学形态滤波。MMCNN可以适时、并行完成各种数学形态运算。文中给出了有关MMCNN的动态范围和稳定状态的定理,证明MMCNN在一定的条件下可以通过动态过程的稳定达到数学形态滤波的结果。MMCNN不仅可以由动态过程模拟实现膨胀/腐蚀运算,也可以模拟实现结构开/闭运算。