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摘要:
针对图像识别用于矿井水灾感知时存在识别率低、稳定性和时效性差等问题,提出了一种基于灰度共生矩阵与回归分析的矿井水灾感知方法.计算样本图像的灰度共生矩阵,提取灰度共生矩阵的对比度、差异性、齐次性、熵、相关性、能量作为特征值并组成特征向量;以样本图像的特征向量到非线性回归方程的最小距离之和最大为依据确定分类器,通过分类器识别水灾.实验结果表明,对于分辨率为256×256的图像,该方法在无烟煤、砂岩、突涌水组成的数据集上的识别率为96.33%,单张图像平均耗时16.288 5 ms.
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文献信息
篇名 基于灰度共生矩阵与回归分析的矿井水灾感知
来源期刊 工矿自动化 学科 工学
关键词 矿井水灾 水灾感知 图像识别 灰度共生矩阵 非线性回归
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 实验研究
研究方向 页码范围 94-97
页数 4页 分类号 TD745
字数 语种 中文
DOI 10.13272/j.issn.1671-251x.17678
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作者信息
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1 曹玉超 2 0 0.0 0.0
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水灾感知
图像识别
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期刊影响力
工矿自动化
月刊
1671-251X
32-1627/TP
大16开
江苏省常州市木梳路1号中煤科工集团常州自动化研究院内
28-162
1973
chi
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