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基于MRAU视频分割模型的矿井涌(突)水风险识别方法
被引量：
1
1
作者
武强
张帅
+2 位作者
杜沅泽
徐华
赵颖旺
《煤炭科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期17-28,共12页
矿井涌(突)水视频识别是智能化矿井建设的关键之一,通过识别涌(突)水从无到有、从小到大的动态演变过程,有助于防止水量超出矿井排水能力并演变为水害。为此提出了一种基于多通道残差注意力机制的U^(2)Net视频分割模型(MRAU),旨在识别涌...
矿井涌(突)水视频识别是智能化矿井建设的关键之一,通过识别涌(突)水从无到有、从小到大的动态演变过程,有助于防止水量超出矿井排水能力并演变为水害。为此提出了一种基于多通道残差注意力机制的U^(2)Net视频分割模型(MRAU),旨在识别涌(突)水的演变过程。首先,基于卷积注意力模块(CBAM)改进U^(2)Net网络模型,以提高特征提取效果。通过多通道残差预处理,区分水流动态特征与静态背景,并将处理结果作为注意力机制输入模型,从而强化水流特征的学习。此外,使用中间帧掩码作为标签进行多帧融合学习,进一步提升网络对水流动态特征的识别能力。最终,通过学习不同场景下的水流特征,实现对未知场景中涌(突)水动态演变的有效识别。通过与Deeplab、LRASPP、FCN、U~2Net网络模型的对比试验,选用Dice和IoU作为评价指标。试验结果表明,MRAU模型的Dice和IoU分别达到92.88%和87.51%,相比U^(2)Net基础网络,识别结果分别提高了4.71%和7.41%。在未知的涌(突)水场景中测试时,MRAU的Dice和IoU得分分别达到了86.75%和80.23%。与其他模型相比,MRAU的识别精度最高,表明该模型在不同场景下对水流特征具有更强的泛化能力。此外,MRAU能够精准监测涌(突)水流量从小到大的演变过程。最后,通过在井下环境中模拟突水场景,进一步验证MRAU模型在实际生产中的实用性,为矿井水害监测提供了有效的技术手段。
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关键词
矿井涌(突)水
视频分割
MRAU
多通道残差预处理
注意力机制
U^(2)Net
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题名
基于MRAU视频分割模型的矿井涌(突)水风险识别方法
被引量：
1
1
作者
武强
张帅
杜沅泽
徐华
赵颖旺
机构
矿业大学(北京)内蒙古研究院
中国矿业大学(北京)国家煤矿水害防治工程技术研究中心
矿山水防治与资源化利用国家矿山安全监察局重点实验室
北京石油化工学院信息工程学院
出处
《煤炭科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期17-28,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(42027801,42202283)
中央高校基本科研业务费资助项目(2022YJSSH01)。
文摘
矿井涌(突)水视频识别是智能化矿井建设的关键之一,通过识别涌(突)水从无到有、从小到大的动态演变过程,有助于防止水量超出矿井排水能力并演变为水害。为此提出了一种基于多通道残差注意力机制的U^(2)Net视频分割模型(MRAU),旨在识别涌(突)水的演变过程。首先,基于卷积注意力模块(CBAM)改进U^(2)Net网络模型,以提高特征提取效果。通过多通道残差预处理,区分水流动态特征与静态背景,并将处理结果作为注意力机制输入模型,从而强化水流特征的学习。此外,使用中间帧掩码作为标签进行多帧融合学习,进一步提升网络对水流动态特征的识别能力。最终,通过学习不同场景下的水流特征,实现对未知场景中涌(突)水动态演变的有效识别。通过与Deeplab、LRASPP、FCN、U~2Net网络模型的对比试验,选用Dice和IoU作为评价指标。试验结果表明,MRAU模型的Dice和IoU分别达到92.88%和87.51%,相比U^(2)Net基础网络,识别结果分别提高了4.71%和7.41%。在未知的涌(突)水场景中测试时,MRAU的Dice和IoU得分分别达到了86.75%和80.23%。与其他模型相比,MRAU的识别精度最高,表明该模型在不同场景下对水流特征具有更强的泛化能力。此外,MRAU能够精准监测涌(突)水流量从小到大的演变过程。最后,通过在井下环境中模拟突水场景,进一步验证MRAU模型在实际生产中的实用性,为矿井水害监测提供了有效的技术手段。
关键词
矿井涌(突)水
视频分割
MRAU
多通道残差预处理
注意力机制
U^(2)Net
Keywords
mine water inrush
video segmentation
MRAU
multichannel residual preprocessing
attention mechanism
U^(2)Net
分类号
TD742 [矿业工程—矿井通风与安全]
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作者
出处
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1
基于MRAU视频分割模型的矿井涌(突)水风险识别方法
武强
张帅
杜沅泽
徐华
赵颖旺
《煤炭科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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