一种地下低照度深部地层空区生物状况识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种地下低照度深部地层空区生物状况识别方法，包括：获取激光扫描仪

【技术实现步骤摘要】
一种地下低照度深部地层空区生物状况识别方法和装置


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种地下低照度深部地层空区生物状况识别方法和装置
。

技术介绍

[0002]在煤矿和石油勘探和开采过程中，地下工作环境往往是低照度的
。
由于深部地层空区的复杂性和不可见性，传统的地质勘探和开采技术无法准确识别和评估地下生物状况，例如健康状况
、
数量和分布等信息
。
因此，需要一种高效
、
准确
、
可重复的地下低照度深部地层空区生物状况识别方法，以满足地下勘探和开采的需要
。
[0003]目前，已有一些技术可以用于地下生物识别，例如传感器
、
环境监测等
。
传感器技术和环境监测技术用于生物识别是使用多种传感器，如声音
、
温度
、
氧气浓度等传感器，通过监测地下空间的温度
、
湿度
、
氧气浓度等环境参数，收集地下空间的数据，通过数据分析来间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种地下低照度深部地层空区生物状况识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、
获取激光扫描仪
、
摄像机
、
声呐探测仪的数据，其中激光扫描仪获得三维点云数据
、
摄像机获得步态视频序列数据
、
声呐探测仪获得声呐信息数据，并对三种数据进行预处理；
S2、
对预处理后的数据进行特征提取，并对提取的特征进行人工标定后划分为训练样本和测试样本；
S3、
使用训练样本和测试样本对
K
‑
NN
分类器进行训练，对训练好的
K
‑
NN
分类器进行性能评估，重复步骤
S2
和
S3
直到
K
‑
NN
分类器的性能达到要求；
S4、
用测试后的
K
‑
NN
分类器对
S2
中提取出的特征进行筛选，评估筛选的特征对生物的识别度，并根据筛选的特征对生物的识别度确定各个特征权重；
S5、
将确定权重的特征传送到数据中心，经过计算和分析后，生成生物状况报告
。2.
根据权利要求1所述的一种地下低照度深部地层空区生物状况识别方法，其特征在于，步骤
S1
中，对三种数据进行预处理具体为：对激光扫描仪获得的三维点云数据进行
LOF
去噪
、
泊松重建增强
、
体素裁剪；对摄像机获得的步态视频序列数据进行多帧堆栈
、
中值滤波
、
直方图均衡化；对声呐探测仪获得声呐信息数...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦玉勇，沈鹿易，王子雄，闫雪峰，胡郁乐，韩增强，王益腾，周杰，陈双源，王超，
申请(专利权)人：中国科学院武汉岩土力学研究所，
类型：发明
国别省市：