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题名基于曲量场空间的皮带堆煤识别
被引量：3
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作者
姜文涛
王梓民
张驰
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机构
辽宁工程技术大学软件学院
辽宁工程技术大学研究生院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第1期140-143,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61601213)
辽宁省自然科学基金资助项目(20170540426)
+1 种基金
辽宁省教育厅项目(LJ2017QL034)
辽宁省教育厅一般项目(LJYL049)。
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文摘
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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关键词
堆煤识别
堆煤模型
曲量场空间
煤矿安全
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Keywords
coal pile recognition
coal pile model
curved space field
coal mines safety
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于曲面重建的带式输送机堆煤识别方法
被引量：7
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作者
游磊
朱兴林
秦伟
罗明华
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机构
中煤科工集团重庆研究院有限公司
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2021年第6期45-50,共6页
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基金
重庆市技术创新与应用发展专项面上项目(cstc2020jscx-msxmX0114)。
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文摘
针对现有带式输送机堆煤识别方法存在的易发生误触发报警、成本高等问题,提出一种采用红外结构光技术快速重建煤流曲面的带式输送机堆煤识别方法。首先,利用红外结构光技术获取堆煤的深度图;其次,将深度图映射为点云图,用点云数据构建凸四边形网,通过近似德劳内剖分法对凸四边形网进行三角剖分,完成堆煤曲面重建;最后,根据三角形顶点到相机的距离及顶点距离小于阈值的三角形面积占总面积的比例,判定是否出现堆煤事故。近似德劳内剖分法用遍历过程代替插入排序过程,存在小概率不满足德劳内性质的情况,但算法复杂度低,可大幅提升三角剖分速度,从而提高堆煤识别的实时性。实验结果表明:红外结构光技术有效地提高了算法对光照的鲁棒性;近似德劳内剖分法的成功率为99.4661%,同等条件下近似德劳内剖分法和经典德劳内剖分法的曲面重建时间分别为1.28,134.93 ms,近似德劳内剖分法在精度满足应用要求的前提下,极大地提高了运算速度;设定恰当的阈值,得出漏检数和误检数均为0;对大量图像处理时间进行统计,得出每帧处理时间小于20 ms,满足实时性要求。
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关键词
带式输送机
堆煤识别
曲面重建
近似德劳内剖分
双目立体视觉
红外结构光
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Keywords
belt conveyor
coal stacking identification
surface reconstruction
approximate Delaunay subdivision
binocular stereo vision
infrared structured light
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分类号
TD634.1
[矿业工程—矿山机电]
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