基于机器视觉和灰色模型的矿井外因火灾辨识与定位方法

作者：李光宇; 李守军; 缪燕子

来源：矿业安全与环保, 2023, 50(02): 82-87.

DOI：10.19835/j.issn.1008-4495.2023.02.014

• 机器视觉
• 灰色模型
• GM(1,1)
• 矿井火灾
• 图像识别
• 火灾监测

为实现矿井外因火灾的静态辨识，给出了外因火灾辨识条件下影像轮廓圆形度、矩形度计算方法和尖角特征辨别的详细实施方案。考虑到复杂的矿井摄像系统具有结构未确知、参数不完整、对成像误差存在积分效应的灰色特征，采用GM(1,1)灰色模型和新陈代谢迭代建模方法，对测量误差的演化趋势进行预测。采用火焰与摄像机的距离作为原始数据建立灰色模型，并利用最新景深数据新陈代谢进行迭代优化。结果表明，采用大基线摄像机可以降低距离测量误差，基于机器视觉和新陈代谢机制的灰色建模方法可有效提高外因火灾辨识与定位精度，在发展系数小于0.3时5步之内的预测精度在97%以上，适用于中长期预测。

• 单位
  中国矿业大学; 宿迁学院; 中国矿业大学（北京）