基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法研究

• 作者: 孙继平 曹玉超 靳春海
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 矿井水灾 图像识别 水灾区域分割 面积估算 趋势预测
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 科研成果
• 页码范围: 1-4,16
• 页数: 5页
• 分类号: TD745
• 字数: 3138字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17459

摘要

分析了矿井水灾视频图像特征,提出了基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法,包括水灾视频动态识别、区域分割、面积估算及趋势预测,并通过了试验验证,得出如下主要结论:①阈值像素灰度统计法和像素灰度值统计法均可监测和识别水灾,阈值像素灰度统计法不但可抑制低于灰度阈值的噪声,提高识别的准确性,还可减少像素灰度统计数,增强特定像素灰度范围的对比度.②阈值分割法和视频差分分割法均可分割水灾区域图像,前者整体性较好,后者细节刻画更强.③根据分割出的水灾区域图像可估算突水区域面积及进行趋势预测.