一種用空域多尺度隨機特征識別煤巖的方法
【專利摘要】本發明公開了一種用空域多尺度隨機特征識別煤巖的方法，該方法用隨機產生的不同個數、大小不同、位置不同的圖像塊內像素灰度值和的線性組合來描述煤、巖石圖像；用聚類算法選擇煤、巖石訓練樣本的圖像特征作為基元字典，然后用最鄰近規則對選定的煤、巖石樣本圖像的圖像特征用基元字典標注，煤、巖石的一張樣本圖像的基元頻率統計正則直方圖表達了煤、巖石的一個模式，用多個模式表達煤、巖石特征；在識別時，待識別圖像用與訓練圖像同樣的方法抽取圖像特征和建立直方圖，然后和訓練階段學習到的模式進行比較，用χ2距離來度量，用最近鄰準則來識別。該方法用了不同種類的煤、巖石在不同光線、不同視點下的圖像作為訓練樣本，因而受光照和成像視點變化影響小，不受煤、巖石種類變化的影響，識別率高、穩定性好。
【專利說明】一種用空域多尺度隨機特征識別煤巖的方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種用空域多尺度隨機特征識別煤巖的方法，屬于圖像識別【技術領域】。
【背景技術】
[0002]煤巖識別即用一種方法自動識別出煤巖石對象為煤或巖石。在煤炭生產過程中，煤巖識別技術可廣泛應用于滾筒采煤、掘進、放頂煤開采、原煤選矸石等生產環節，對于減少采掘工作面作業人員、減輕工人勞動強度、改善作業環境、實現煤礦安全高效生產具有重要意義。 [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、應力截齒法、紅外探測法、有功功率監測法、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需要在現有設備上加裝各類傳感器獲取信息，導致裝置結構復雜，成本高。②采煤機滾筒、掘進機等設備在生產過程中受力復雜、振動劇烈、磨損嚴重、粉塵大，傳感器部署比較困難，容易導致機械構件、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備，傳感器的最佳類型和信號拾取點的選擇存在較大區別，需要進行個性化定制，系統的適應性差。
[0004]已有的基于圖像的煤巖識別方法對成像條件如光照、視點等敏感，若待識別的煤或巖石圖像成像條件與訓練時的煤或巖石樣本圖像成像條件不同時，識別率大大降低；另外，若待識別的煤、巖石種類發生改變時，需要重新取樣煤、巖石樣本圖像對識別器進行訓練。
[0005]需要一種解決或至少改善現有技術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定性。
【發明內容】
[0006]因此，本發明的目的在于提供一種用空域多尺度隨機圖像特征識別煤巖的方法，該識別方法受光照和成像視點變化影響小，不受煤、巖石種類變化的影響，能夠實時、自動地識別出當前煤、巖石對象是煤或是巖石，為自動化采掘、自動化放煤、自動化選矸等生產過程提供可靠的煤巖識別信息。
[0007]1.根據一種實施例形式，本發明所述的煤巖識別方法采用如下技術方案實現，包括如下步驟:
[0008]A.分別采集像素大小為WXh的煤樣本圖像集{Ic}g和巖石樣本圖像集{Ir}爲，分別提取兩個樣本集中每張圖像I。和Ir圖像特征f.。e Rm和fr e r，構成訓練集和{ΛΚΞ?;其中，所述每張圖像的圖像特征f。e Rm或者f； e Rm提取原理如下:
[0009](I)對每張樣本圖像，用式(I)定義的一組多尺度濾波器(F1,1;...,Fw,J對其濾波
【權利要求】
1.一種用空域多尺度隨機特征識別煤巖的方法，其特征在于，包括以下步驟: A.分別采集像素大小為WXh的煤樣本圖像集和巖石樣本圖像集{Ir}〗含，分別提取兩個樣本集中每張圖像I。和Ir圖像特征f。e Rni和fr e ，構成訓練集{/c}=f和;其中，所述每張圖像的圖像特征f。e Rm或者fr e Rm提取原理如下: (1)對每張樣本圖像，用式⑴定義的一組多尺度濾波器{Fu,...，Fw,J對其濾波
【文檔編號】G06K9/66GK103942576SQ201410139075
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年4月9日 優先權日:2014年4月9日
【發明者】孫繼平, 伍云霞 申請人:中國礦業大學(北京)