【摘 要】
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矿井火灾是煤矿常见的五大灾害之一,严重影响了煤矿的正常生产和矿工的人身安全。目前针对煤矿井下特殊环境,尚未有较成熟的火灾烟雾检测工程应用,存在漏报、误报等情况。本文针对这一问题,拟基于图像特征探讨煤矿井下的烟雾检测算法,提高火灾识别的及时性和准确性,这对于有效解决矿井火灾的自动检测和智能预警有着十分重要的意义。本文主要研究工作如下:（1）矿井视频图像增强。针对煤矿井下光照不均匀、受尘雾的影响,计算
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矿井火灾是煤矿常见的五大灾害之一,严重影响了煤矿的正常生产和矿工的人身安全。目前针对煤矿井下特殊环境,尚未有较成熟的火灾烟雾检测工程应用,存在漏报、误报等情况。本文针对这一问题,拟基于图像特征探讨煤矿井下的烟雾检测算法,提高火灾识别的及时性和准确性,这对于有效解决矿井火灾的自动检测和智能预警有着十分重要的意义。本文主要研究工作如下:（1）矿井视频图像增强。针对煤矿井下光照不均匀、受尘雾的影响,计算机不能准确检测到烟雾的问题,在带有颜色保护的多尺度Retinex算法（MSRCP）理论基础上结合粒子群优化算法,提出一种基于改进MSRCP算法的煤矿井下图像自适应增强方法来提高矿井图像亮度、突出矿井图像烟雾信息。（2）矿井烟雾多特征分析。针对烟雾具有运动特性,采用基于背景更新的图像差分法对矿井监控视频中的烟雾以及其它运动物体进行提取,通过分析巷道烟雾的飘动方向和背景变模糊度来排除部分运动非烟雾物体。进一步分析矿井烟雾的颜色特征,建立煤矿井下烟雾的颜色判决条件,针对矿井烟雾具有的纹理和梯度特征,分别提取旋转不变等价LBP特征和方向梯度直方图HOG特征来对烟雾进行描述。（3）矿井烟雾特征融合与判定。针对使用单一特征进行矿井烟雾检测准确性不足的问题,提出特征融合的烟雾检测方法,将飘动方向、背景模糊度以及颜色都满足烟雾特征的疑烟目标进行纹理和梯度特征提取,融合两种特征作为SVM支持向量机的输入特征向量,从而对烟雾进行综合判定。通过对大量烟雾视频及非烟雾视频检测结果分析,表明本文算法能有效还原矿井巷道面貌,突出烟雾信息,在模拟煤矿井下烟雾视频仿真实验中烟雾检测的准确率达到95%,在有干扰的矿井非烟雾视频检测实验中准确率达到99%,具备一定抗干扰能力,能满足矿井火灾烟雾检测的准确性要求,具有一定的实用价值。
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