【摘 要】
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井筒巡检仪采集的井筒序列影像,占用存储空间达90G以上,数据量大,分析处理费时费力。最大类间方差法作为一种典型的图像自适应阈值分割方法,在进行图像分割时,存在计算复杂度
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井筒巡检仪采集的井筒序列影像,占用存储空间达90G以上,数据量大,分析处理费时费力。最大类间方差法作为一种典型的图像自适应阈值分割方法,在进行图像分割时,存在计算复杂度高、时间消耗多、分割精度低等问题。为提高裂缝识别效率,提出了一种基于遗传算法的OTSU煤矿井筒裂缝快速识别方法,遗传算法用来提高迭代求解速度和计算效率。实验结果表明,本文方法不仅能缩短运算时间30%以上,而且能够快速准确识别井筒裂缝病害,提高井筒巡检的自动化程度。
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