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题名基于小波域非对称广义高斯模型的煤岩识别算法
被引量：29
- 1
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作者
孙继平
陈浜
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机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
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出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第S2期568-575,共8页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目(51134024)
国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2012AA062203)
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文摘
针对采煤工作面无人开采、煤与矸石自动分离等工程实际需求,研究了基于计算机视觉的煤岩识别技术。提出了一种有效的基于小波域统计建模的煤岩识别算法。通过小波变换对煤岩图像进行多级分解;提出表达煤岩纹理细节特征的高频子带系数统计分布符合非对称广义高斯模型的假设,并通过最大似然估计方法确定其模型参数;利用改进的相对熵相似性测度实现煤岩图像的分类判别。结果表明:在小波域中,非对称广义高斯模型能够有力地刻画煤岩图像的纹理特征,与现有的其他算法相比较,所提出算法具有更高的正确识别率,其平均识别率达到了87.77%,为进一步研究煤岩界面的自动检测提供了参考。
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关键词
煤岩识别
小波变换
非对称广义高斯模型
相对熵
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Keywords
Algorithms
Computer vision
Entropy
Frequency estimation
Gaussian distribution
Independent component analysis
Maximum likelihood
Maximum likelihood estimation
Rocks
Wavelet transforms
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分类号
TD821
[矿业工程—煤矿开采]
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题名基于双树复小波域统计建模的煤岩识别方法
被引量：20
- 2
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作者
孙继平
陈浜
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机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
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出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期1847-1858,共12页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目(51134024)
国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2012AA062203)
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文摘
针对煤炭开采与加工过程中采煤机滚筒高度调节、选煤厂预排矸等工程实际问题,提出了1种有效的基于双树复小波域统计建模的煤岩识别方法。首先,通过双树复小波变换对煤岩图像进行多级分解;然后,提出了1种旋转不变增强策略,即对每1级双树复小波变换产生的高频子带按系数模的均值和方差之积从大到小排列;接着,提出了高频子带系数模符合广义伽玛分布模型的假设,并采用1种基于尺度独立形状估计方程的广义伽玛分布参数估计方法确定模型参数;最后,根据相对熵相似性测度完成煤岩图像的自动识别。结果表明:在双树复小波域中,广义伽玛分布模型具有较强的区分煤岩图像的能力;所提出的旋转不变增强策略在一定程度上提高了煤岩识别的正确识别率,并且使正确识别率与时间复杂度之间的折中权衡变得更加灵活;与现有的其他方法相比,所提出方法具有更高的正确识别率,其时间复杂度也是可以接受的。
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关键词
煤岩识别
双树复小波变换
旋转不变增强
广义伽玛分布
相对熵
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Keywords
coal-rock recognition
dual-tree complex wavelet transform
rotation-invariance enhancement
generalized gamma distribution
relative entropy
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分类号
TD672
[矿业工程—矿山机电]
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题名基于CLBP和支持向量诱导字典学习的煤岩识别方法
被引量：18
- 3
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作者
孙继平
陈浜
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机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
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出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期3338-3348,共11页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFC0801800)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2010YJ06)
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文摘
针对现有煤岩识别方法在训练样本不充足情况下的识别效果普遍不太理想这一情况,提出了一种基于完备局部二值模式(CLBP)和支持向量诱导字典学习的煤岩识别方法。该方法分4大步完成:(1)提取煤岩图像的多尺度CLBP特征向量;(2)对训练样本的CLBP特征向量进行支持向量诱导字典学习,得到一组煤岩表征字典、煤岩类别权向量和偏移量;(3)计算测试样本在煤岩表征字典上的表示即编码向量;(4)采用判别函数完成测试样本编码向量的类别判定。结果表明:与现有其他常用方法相比,所提出方法有着更高的正确识别率,特别是在训练样本不充分的随机抽样实验条件下,其正确识别率仍然很高;耗时的字典学习并没有影响到所提出方法的实时性;所提出方法占用的存储量不受训练样本数量的制约,这在一定程度上为将来硬件实现带来了便利。
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关键词
煤岩识别
CLBP
支持向量
字典学习
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Keywords
coal-rock recognition
CLBP
support vector
dictionary learning
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分类号
TD672
[矿业工程—矿山机电]
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题名基于可调控塔式分解系数统计建模的煤岩识别方法
被引量：3
- 4
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作者
孙继平
陈浜
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机构
中国矿业大学(北京)
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2016年第12期1-5,共5页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目(51134024)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2010YJ06)
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文摘
针对传统煤岩识别方法易受采煤工艺、煤层赋存条件等因素限制而普适性不强的问题,提出了一种基于可调控塔式分解系数统计建模的煤岩识别方法。首先,对煤岩图像进行多尺度可调控塔式分解;然后,把非对称广义高斯分布作为一个统计模型去拟合每一个可调控方向子带的系数分布,采用最大似然估计法获得非对称广义高斯分布的各参数;最后,以对称的相对熵为距离测度完成煤岩图像的自动辨别。实验结果表明,与现有的其他方法相比,该方法的识别准确率最高,为86.90%。
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关键词
煤炭开采
采煤工作面
无人工作面
煤岩识别
可调控塔式分解
统计建模
对称相对熵
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Keywords
coal mining
mining working face
unmanned working face
coal-rock recognition
steerable pyramidal decomposition
statistical modeling
symmetric relative entropy
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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