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基于双光谱成像技术的矿井早期火源识别及抗干扰方法研究
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作者 王炎林 裴晓东 +1 位作者 王凯 徐光 《工矿自动化》 北大核心 2025年第3期122-130,共9页
现有基于图像分析的矿井外因火灾监测方法受矿井环境复杂、干扰源影响较大,单模态方法易将光源误判为火源,多模态方法没有利用温度信息进行火源判定,且在粉尘条件下这两种方法的识别精度较低。针对上述问题,提出一种基于双光谱成像技术... 现有基于图像分析的矿井外因火灾监测方法受矿井环境复杂、干扰源影响较大,单模态方法易将光源误判为火源,多模态方法没有利用温度信息进行火源判定,且在粉尘条件下这两种方法的识别精度较低。针对上述问题,提出一种基于双光谱成像技术的矿井早期火源识别及抗干扰方法。首先采用YOLOv10模型对可见光图像进行实时火源检测,利用红外热成像获取温度分布数据,然后通过Canny边缘检测与图像二值化预处理,消除可见光与红外图像的成像差异,最后采用pHash算法计算可见光与红外图像边缘哈希值的海明距离,并标定阈值(海明距离≤25),判定是否为同一火源,从而有效区分火源与干扰源。实验结果表明:在无粉尘无干扰源工况下,基于双光谱成像技术的矿井早期火源识别及抗干扰方法的准确率达98%,召回率为94%,优于单模态的YOLOv10(准确率为97%,召回率为86%);在粉尘干扰条件下,粉尘覆盖摄像头表面33%时,该方法的准确率和召回率分别为85%,80%,粉尘覆盖摄像头表面66%时,准确率和召回率分别为70%,65%,优于单模态和多模态方法。 展开更多
关键词 矿井外因火灾 早期火源识别 双光谱成像技术 可见光 红外光 pHash算法 YOLOv10 海明距离
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