基于小波变换和中值滤波的Canny边缘检测算法

传统的Canny边缘检测算法采用的是高斯平滑,用来去除图像中的计算噪声,这种去噪方法虽然对抑制高斯噪声效果较好,但对脉冲噪声等的去除并不理想。针对这一问题,提出了用小波变换与中值滤波相结合的方法取代了传统的高斯滤波法,并对平滑后的图像作图像增强。实验表明,该方法有效地提高了边缘检测的准确性,得到了比较理想的边缘检测效果。     

基于时空关系的井下安全生产AI图像识别系统的应用

许多煤矿事故是由井下人员的违规违章行为或关键场所巡检不到位造成的,因此,井下人员行为识别和关键位置的有效巡查是保障煤矿安全生产的重要措施。系统依托工业物联网、大数据、人工智能图像识别等技术,以煤矿井下安全为核心,将“互联网+”理念与安全生产过程中的设备、人员等管控要素相结合,集成基于图像识别的井下安全生产系统。该系统可实现实时数据的采集与分析、智能联动报警与分级推送等功能,满足井下全方位安全监管的需要,大幅降低事故发生概率,为煤矿安全高效运行保驾护航。