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      基于距離約束相似性的煤巖識別方法

      文檔序號:8431217閱讀:285來源:國知局
      基于距離約束相似性的煤巖識別方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001] 本發(fā)明涉及一種基于距離約束相似性的煤巖識別方法,屬于煤巖識別領(lǐng)域。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 煤巖識別即用一種方法自動識別出煤巖對象為煤或巖石。在煤炭生產(chǎn)過程中,煤 巖識別技術(shù)可廣泛應(yīng)用于滾筒采煤、掘進、放頂煤開采、原煤選矸石等生產(chǎn)環(huán)節(jié),對于減少 采掘工作面作業(yè)人員、減輕工人勞動強度、改善作業(yè)環(huán)境、實現(xiàn)煤礦安全高效生產(chǎn)具有重要 意義。
      [0003] 已有多種煤巖識別方法,如自然Y射線探測法、雷達探測法、應(yīng)力截齒法、紅外探 測法、有功功率監(jiān)測法、震動檢測法、聲音檢測法、粉塵檢測法、記憶截割法等,但這些方法 存在以下問題:①需要在現(xiàn)有設(shè)備上加裝各類傳感器獲取信息,導(dǎo)致裝置結(jié)構(gòu)復(fù)雜,成本 高。②采煤機滾筒、掘進機等設(shè)備在生產(chǎn)過程中受力復(fù)雜、振動劇烈、磨損嚴重、粉塵大,傳 感器部署比較困難,容易導(dǎo)致機械構(gòu)件、傳感器和電氣線路受到損壞,裝置可靠性差。③對 于不同類型機械設(shè)備,傳感器的最佳類型和信號拾取點的選擇存在較大區(qū)別,需要進行個 性化定制,系統(tǒng)的適應(yīng)性差。
      [0004] 為解決上述問題,圖像技術(shù)越來越受到重視并研發(fā)了一些基于圖像技術(shù)的煤巖識 別方法,然而已有方法需要人工精心選擇圖像特征或者圖像特征的組合,這往往需要很大 的努力與償試,然而所得方法并不總是對因成像條件變化引起的圖像數(shù)據(jù)變化具有具魯棒 性,致使在識別穩(wěn)定性和識別正確率上還有很大的不足。
      [0005] 需要一種解決或至少改善現(xiàn)有技術(shù)中固有的一個或多個問題的煤巖識別方法,以 提高煤巖識別率和識別穩(wěn)定性。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0006] 因此,本發(fā)明的目的在于提供一種基于距離約束相似性的煤巖識別方法,該方法 直接面向煤巖識別任務(wù),從煤巖數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)能辨別煤巖本質(zhì)相似性的測度函數(shù),具有適應(yīng) 煤巖圖像數(shù)據(jù)變化的能力從而使得該方法具有高的識別穩(wěn)定性和識別正確率,為自動化采 掘、自動化放煤、自動化選矸等生產(chǎn)過程提供可靠的煤巖識別信息。
      [0007] 根據(jù)一種實施例形式,提供一種基于距離約束相似性的煤巖識別方法,包括如下 步驟:
      [0008] A.對每一張煤、巖樣本圖像,以圖像中每個像素為中心(邊緣像素除外),取NXN 像素大小的圖像塊,將圖像塊內(nèi)的像素按一定順序排列,排序后的像素構(gòu)成N 2維向量,向量 中每個元素的值為對應(yīng)像素的灰度值,將每個向量進行標(biāo)準(zhǔn)化處理;
      [0009] B.用聚類算法分別提取煤、巖樣本圖像的K個關(guān)鍵字向量,共2K個關(guān)鍵字向量按 L2范數(shù)大小從小到大標(biāo)記;
      [0010] C.將煤、巖樣本圖像中的每張圖像的每個像素(邊緣像素除外)標(biāo)注為與其最鄰 近的關(guān)鍵字向量的標(biāo)記值,統(tǒng)計每幅圖中每個關(guān)鍵字出現(xiàn)的個數(shù),用11 ? I li歸一化,得到 每一幅圖像的特征向量;
      [0011] D.用次梯度投影方法求解如下優(yōu)化問題:得到L,所述的L使得相同的類更近,不 同類距離d,d在優(yōu)化中求得
      【主權(quán)項】
      1. 一種基于距離約束相似性的煤巖識別方法,其特征在于包括以下步驟: A. 對每一張煤、巖樣本圖像,以圖像中每個像素為中心(邊緣像素除外),取NXN像素 大小的圖像塊,將圖像塊內(nèi)的像素按一定順序排列,排序后的像素構(gòu)成N 2維向量,向量中每 個元素的值為對應(yīng)像素的灰度值,將每個向量進行標(biāo)準(zhǔn)化處理; B. 用聚類算法分別提取煤、巖樣本圖像的K個關(guān)鍵字向量,共2K個關(guān)鍵字向量按1^2范 數(shù)大小從小到大標(biāo)記; C. 將煤、巖樣本圖像中的每張圖像的每個像素(邊緣像素除外)標(biāo)注為與其最鄰近的 關(guān)鍵字向量的標(biāo)記值,統(tǒng)計每幅圖中每個關(guān)鍵字出現(xiàn)的頻率,用11 · 111歸一化,得到每一 幅圖像的特征向量; D. 用次梯度投影方法求解如下優(yōu)化問題:
      S表示兩張圖像有相同的標(biāo)簽,D表示兩張圖像有不同的標(biāo)簽;所求的優(yōu)化解L使得相 同的類更近,不同類距離為d,d在優(yōu)化中求得; E. 對于待識別的圖像,經(jīng)過步驟A、C處理后得到該圖像的特征X,用x2(LXi,Lx)計算 和樣本集中每一幅圖像的相似程度,值越小越相似,待識別的圖像所屬為最相似的類別。
      2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法,其特征在于步驟A中圖像塊大小為7X7。
      【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于距離約束相似性的煤巖識別方法,該方法直接面向煤巖識別任務(wù),從煤巖數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)能辨別煤巖本質(zhì)相似性的非線性相似性測度函數(shù),具有適應(yīng)煤巖圖像數(shù)據(jù)變化的能力從而使得該方法具有高的識別穩(wěn)定性和識別正確率,為自動化采掘、自動化放煤、自動化選矸等生產(chǎn)過程提供可靠的煤巖識別信息。
      【IPC分類】G06K9-62
      【公開號】CN104751193
      【申請?zhí)枴緾N201510197810
      【發(fā)明人】伍云霞, 孫繼平
      【申請人】中國礦業(yè)大學(xué)(北京)
      【公開日】2015年7月1日
      【申請日】2015年4月24日
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