一种基于煤岩图像特征抽取以及分类识别的煤岩分界方法和系统技术方案

一种基于煤岩图像特征抽取与分类识别的煤岩分界方法和系统，首先在采煤工作面拍摄煤岩图像，然后抽取煤岩图像的纹理特征信息并构造成特征向量；纹理特征信息包括原图像和每个Daubechies小波分解尺度的低频系数图像的角二阶矩、对比度、相关、均值、方差，还包括计算水平、垂直和对角三个方向的高频系数图像的总均值和总方差；最后创建最佳分类器，实现对煤岩界面的识别。本系统包括图像采集模块、特征模块、分类识别模块、结果显示交互模块、存储模块和中央控制模块。本发明专利技术所提出的基于煤岩图像特征抽取与分类识别的煤岩分界方法和系统具有计算简便、人工干预少、成本低、可有效提高复杂环境下煤岩图像的分类精度和效率，提供准确可靠的煤岩界面信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于煤岩图像特征抽取以及分类识别的煤岩分界方法和系统
本专利技术属于计算机图像处理与模式识别领域，是一种利用图像纹理特征信息对煤岩图像进行特征抽取，并用支持向量机、神经网络等对特征向量进行分类从而达到识别采煤工作面煤层与顶底板岩层界面的方法和系统。
技术介绍
在煤矿井下开采过程中，需要准确识别煤层和岩层，以此来控制采煤机摇臂的升降，从而避免切割至顶底板岩石。但是目前采煤机滚筒高度的调节主要由操作者通过人工的方法进行判断。众所周知，井下采煤工作面环境复杂不利于操作者做出准确的判断。因此采煤机不可避免会截割到顶底板岩石，造成一系列问题:加剧截齿磨损，缩短截齿寿命；截割岩石会产生火花，对于高瓦斯矿易产生恶性瓦斯爆炸事故；截割的岩石造成原煤质量下降。目前，我国主要采用保守开采的方式，实际采出率低，造成了严重的资源浪费。而现在的技术水平也很难对剩余的大量煤炭资源进行二次开采，因此开发煤岩识别技术具有重要意义。从20世纪50年代起，美国等世界主要产煤国越来越重视煤岩识别领域的研究。例如:基于煤岩自然Y射线辐射特性的传感器法，此法通过Y射线在煤层和岩层的不同衰减规律，从而对煤层和岩层进行识别。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于煤岩图像特征抽取以及分类识别的煤岩分界方法，其特征在于，包括以下步骤：A.在采煤工作面分别采集多幅煤、岩的图像，并将其分为训练样品图像、测试样品图像；B.计算训练样品图像和测试样品图像的纹理图像特征值，并构造成特征子向量P1；C.将训练样品图像和测试样品图像进行Daubechies小波变换；对每个分解尺度的低频系数图像计算其角二阶矩、对比度、相关、均值、方差，并构造成特征子向量P2；同时计算每个分解尺度水平、垂直和对角三个方向的高频系数图像的总均值和总方差，并构造成特征子向量P3；D.构造纹理特征向量；E.将纹理特征向量输入分类器，可供用户选择的分类器有以下几种：概率神经网络(PNN)...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孙继平，佘杰，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：