【摘 要】
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现有水灾监测报警方法存在着适应性差、误报和漏报率高等问题,难以满足煤矿安全生产需求。为此,提出了基于图像纹理特征的矿井水灾感知方法:在巷道顶部或巷帮、采煤工作面支
【机 构】
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中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFC0801800)
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现有水灾监测报警方法存在着适应性差、误报和漏报率高等问题,难以满足煤矿安全生产需求。为此,提出了基于图像纹理特征的矿井水灾感知方法:在巷道顶部或巷帮、采煤工作面支架等设置摄像机,实时采集采掘工作面和巷道底板图像;通过双树复小波变换,提取水、煤、岩石图像纹理特征,建立水灾图像识别模型;对学习样本进行双树复小波变换,提取1,2级系数,统计其方差与期望值,利用相应的方差与期望值构造泊松分布模型,并估计其各个方向模型的强度参数。对待测样本同样进行双树复小波变换后,利用1,2级系数的方差与期望值构成的模型强度参数向
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