發(fā)布時(shí)間：2021-12-31 12:08

　　礦井突涌水圖像中突涌水紋理與煤巖圖像相比具有時(shí)空域變化性強(qiáng)的特點(diǎn),現(xiàn)有基于圖像紋理特征的礦井水災(zāi)識(shí)別方法對(duì)于復(fù)雜突涌水紋理特征的提取能力有限、識(shí)別率較低。針對(duì)該問(wèn)題,提出了一種基于Gabor域時(shí)空泛化建模的礦井水災(zāi)感知方法。該方法分別對(duì)訓(xùn)練樣本圖像和待測(cè)樣本圖像進(jìn)行不同感受野、不同方向下的Gabor分解,將各子帶的期望與標(biāo)準(zhǔn)差組合,構(gòu)成本方向的學(xué)習(xí)特征向量和待測(cè)特征向量;根據(jù)最小熵原理對(duì)特征向量進(jìn)行時(shí)空泛化建模,以去除時(shí)空域敏感性;采用特征向量各分量之間的夾角作為相似性測(cè)度,對(duì)學(xué)習(xí)特征向量和待測(cè)特征向量進(jìn)行相似性比較,實(shí)現(xiàn)突涌水識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法識(shí)別率達(dá)89.4%,識(shí)別時(shí)間為136ms,基本滿足井下水災(zāi)實(shí)時(shí)感知需求。 

【文章來(lái)源】：工礦自動(dòng)化. 2020,46(10)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

圖１不同子帶的統(tǒng)計(jì)量分析（ｂ）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3560229