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摘要:
为了避免煤矿井下皮带发生堆煤事故,提出将曲量场空间方法应用到煤矿皮带堆煤识别中.首先采用图像亮度信号和信息熵的分布特征检测图像内部凸凹信息,利用曲量子描绘凸凹域的梯度渐变特征,去除图像灰度信息,然后将曲量子群融合,并对曲量子空间中的边缘曲量子进行光滑衔接,组建曲量场空间,最后利用曲量场空间聚合度构建堆煤模型,计算立体模型的高度和半径,进行实时预警.该方法在强噪音、边缘模糊等因素影响条件下对堆煤具有较好的识别效果.由实验结果知,该方法对皮带堆煤识别速度为26.3帧/s,准确率为98.2%.
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文献信息
篇名 基于曲量场空间的皮带堆煤识别
来源期刊 传感器与微系统 学科
关键词 堆煤识别 堆煤模型 曲量场空间 煤矿安全
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 计算与测试|Calculation & Test
研究方向 页码范围 140-143
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.13873/J.1000-9787(2021)01-0140-04
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研究主题发展历程
节点文献
堆煤识别
堆煤模型
曲量场空间
煤矿安全
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
传感器与微系统
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
9750
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43
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