CN112419329A - 一种基于matlab的散体相似模拟顶煤运移监测方法 - Google Patents
一种基于matlab的散体相似模拟顶煤运移监测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112419329A CN112419329A CN202010495178.3A CN202010495178A CN112419329A CN 112419329 A CN112419329 A CN 112419329A CN 202010495178 A CN202010495178 A CN 202010495178A CN 112419329 A CN112419329 A CN 112419329A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- migration
- stones
- marked
- matlab
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000003245 coal Substances 0.000 title claims abstract description 51
- 238000013508 migration Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 230000005012 migration Effects 0.000 title claims abstract description 40
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 239000004575 stone Substances 0.000 claims abstract description 62
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000005065 mining Methods 0.000 claims abstract description 8
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 10
- 229910001919 chlorite Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 229910052619 chlorite group Inorganic materials 0.000 claims description 6
- QBWCMBCROVPCKQ-UHFFFAOYSA-N chlorous acid Chemical compound OCl=O QBWCMBCROVPCKQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 6
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 229910000514 dolomite Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 239000010459 dolomite Substances 0.000 claims description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000004484 Briquette Substances 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000009969 flowable effect Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/155—Segmentation; Edge detection involving morphological operators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/187—Segmentation; Edge detection involving region growing; involving region merging; involving connected component labelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/215—Motion-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30181—Earth observation
- G06T2207/30184—Infrastructure
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30241—Trajectory
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于MATLAB的散体相似模拟顶煤运移监测方法,对顶煤运移相似模拟试验台,对综放开采初始煤岩分界面形态进行模拟,录制运移视频;对录制的运移视频进行Matlab处理;对运移视频的每帧进行图像分割,将标记石子与背景分割;得到类似的石子图像;对图像进行二值连通区域标记处理,把图像中连接在一起的像素附上相同标记,没有连接在一起的像素附上不同标记;将多余的区域进行去除;对标记的石子进行提取,分别鉴别出白色以及绿色石子;对每一帧的标记石子进行追踪,得出其运动轨迹;对运动轨迹进行轨迹曲线计算,得出运动轨迹曲线;得出标记石子的速度曲线。使用Matlab进行散体顶煤运移监测,为研究顶煤的运移规律提供了一种有效的监测方法。
Description
技术领域
本发明属于散体相似模拟监测技术,具体是一种基于MATLAB的散体相似模拟顶煤运移监测方法,属于采矿工程领域。
背景技术
散体相似模拟顶煤的运移监测是研究放顶煤运移规律的一个重要方法。在放顶煤的开采中,顶煤破碎以及顶煤的放出规律研究一直在放顶煤开采的理论研究中占有重要地位。其中利用散体相似模拟试验,来模拟顶煤的放煤规律具有重要意义。散体顶煤放出规律研究是指研究破碎以后的散体顶煤在放煤过程中的流动与放出规律,研究对象仅限于破碎后的散体顶煤,此时无论破碎块度大小,块度分布如何,均将其视为可以流动的松散介质。当支架放煤口打开以后,已破碎的散体顶煤在自重和上覆已冒落岩层的作用下,自动流入放煤口。尽管某个具体的煤块可能发生随机滚动和滑移,但是从宏观上来看,大量松散煤块集合体的流动仍然具有连续性。为此,监测顶煤的运移轨迹,得出其速度曲线,为研究放煤规律打下重要基础。
发明内容
本发明的目的就是针对分析顶煤的放出情况,提供了是一种基于MATLAB的散体相似模拟顶煤运移监测方法模方法。该方法在对顶煤运移相似模拟试验台,对综放开采初始煤岩分界面形态进行模拟,录制运移视频,进行Matlab处理;对运移视频的每帧进行图像分割,将标记石子与背景分割,得出的标记石子进行形态学填充,得到类似的石子图像;对图像进行二值连通区域标记处理,把图像中连接在一起的像素附上相同标记,没有连接在一起的像素附上不同标记;对得到的二值连通区域进行去除过大/小区域的处理,将多余的区域进行去除;对标记的石子进行提取,分别鉴别出白色以及绿色石子;对每一帧的标记石子进行追踪,得出其运动轨迹;对得出的标记石子运动轨迹进行轨迹曲线计算,得出其具体的运动轨迹曲线;对轨迹曲线进行曲线差分得出标记石子的速度曲线。使用Matlab 进行散体顶煤运移监测,为研究顶煤的运移规律提供了一种有效的监测方法。
为实现前述目的,本发明采用如下技术方案。
一种基于MATLAB的散体相似模拟顶煤运移监测方法,包括以下步骤:
第一步,录制散体顶煤运移视频:对顶煤运移相似模拟试验台,对综放开采初始煤岩分界面形态进行模拟,录制运移视频散体。
第二步,运移视频处理:将录制的视频导入到Matlab中进行处理。
第三步,图像分割:对运移视频的每帧进行图像分割,将标记石子与背景分割;对得出的标记石子进行形态学填充,得到类似的石子图像。
第四步,形态学填充:对得出的标记石子进行形态学填充,得到类似的石子图像。
第五步,二值连通区域标记:对图像进行二值连通区域标记处理,把图像中连接在一起的像素附上相同标记,没有连接在一起的像素附上不同标记。
第六步:去除过过大区域和过小区域:对得到的二值连通区域进行去除过大区域和过小区域的处理,将多余的区域进行去除。
第七步:石子鉴别:对标记的石子进行提取,分别鉴别出白色以及绿色石子。
第八步:逐帧追踪:对每一帧的标记石子进行追踪,得出其运动轨迹。
第九步:曲线轨迹计算:对得出的标记石子运动轨迹进行轨迹曲线计算,得出其具体的运动轨迹曲线。
第十步:曲线差分:对轨迹曲线进行曲线差分得出标记石子的速度曲线。
进一步的讲,第三步在二值化的基础上使用阈值分割的方法进行图像分割,图像分割就是将图像中能够进行二值化处理的特征部分提取出来,其能够进行二值化处理的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础,图像分割就是对图象中的目标、背景进行定位并标记,然后将图像中的目标从背景或其他目标中分离出来,各个区域在物理上表示为能够进行二值化处理的连通区域的集合;
阈值分割法:
1)将彩色图像转化为灰度图像;
2)计算直方图,根据直方图选取阈值;
3)根据阈值进行图像分割。
进一步的讲,所述的石子鉴别处理方法包括:
第一小步:分别鉴别出白色以及绿石子;
第二小步:将鉴别出的白石子以及绿石子分别进行标记;
第三小步:每一帧上的白石子以及绿石子标记后,进行叠加;
第四小步:叠加后得出白石子和绿石子的运动轨迹;
第五小步;分别对运动轨迹进行曲线差分,得出其速度曲线。
进一步的讲,第五小步是根据视频的帧率进行速度计算。
本发明具有以下有益效果:使用Matlab 进行散体顶煤运移监测,为研究顶煤的运移规律提供了一种有效的监测方法。
附图说明
图1为本发明的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明型作进一步的说明,实施例是示例性的,仅用于揭示和解释本发明型,以便充分理解本发明型,单并不因此将本发明型限制在所述的实施例范围之内。
参见图1,一种基于MATLAB的散体相似模拟顶煤运移监测方法模方法。
第一步,录制散体顶煤运移视频:对顶煤运移相似模拟试验台,对综放开采初始煤岩分界面形态进行模拟,录制运移视频散体。
第二步,运移视频处理:将录制的视频导入到Matlab中进行处理。
第三步,图像分割:对运移视频的每帧进行图像分割,将标记石子与背景分割;对得出的标记石子进行形态学填充,得到类似的石子图像。
第四步,形态学填充:对得出的标记石子进行形态学填充,得到类似的石子图像。
第五步,二值连通区域标记:对图像进行二值连通区域标记处理,把图像中连接在一起的像素附上相同标记,没有连接在一起的像素附上不同标记。
第六步:去除过大和过小区域:对得到的二值连通区域进行去除过大和过小区域的处理,将多余的区域进行去除。此处的过大过小区域是以单位矩阵为标准进行划分的,正常区域为5-10个单位矩阵,过小区域为小于5个单位矩阵,过大区域为大于10个单位矩阵。
第七步:石子鉴别:对标记的石子进行提取,分别鉴别出白色以及绿色石子。
第八步:逐帧追踪:对每一帧的标记石子进行追踪,得出其运动轨迹。
第九步:曲线轨迹计算:对得出的标记石子运动轨迹进行轨迹曲线计算,得出其具体的运动轨迹曲线。(依据matlab命令进行计算的)
第十步:曲线差分:对轨迹曲线进行曲线差分得出标记石子的速度曲线。
其中,在第三步图像分割过程中,在二值化的基础上使用阈值分割的方法进行图像分割,图像分割就是将图像中能够进行二值化处理的特征部分提取出来,其能够进行二值化处理的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。图像分割就是对图象中的目标、背景进行定位并标记,然后将图像中的目标从背景或其他目标中分离出来,各个区域在物理上表示为能够进行二值化处理的连通区域的集合。阈值分割法:1)将彩色图像转化为灰度图像;2)计算直方图,根据直方图选取阈值;3)根据阈值进行图像分割。
所述石子鉴别以及处理过程包括如下步骤:
a)分别鉴别出白色以及绿石子。
b)将鉴别出的白石子以及绿石子分别进行标记。
c)每一帧上的白石子以及绿石子标记后,进行叠加。
d)叠加后得出白石子和绿石子的运动轨迹。
e)分别对运动轨迹进行曲线差分,得出其速度曲线。
以上对本发明型的较佳实施例进行了描述。通过本发明型的构思与提出,为本领域的技术人员提供了一种新方法,同时可在本发明型的基础上进行修改。因此,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于MATLAB的散体相似模拟顶煤运移监测方法,其特征在于,包括以下步骤:
第一步,录制散体顶煤运移视频:对顶煤运移相似模拟试验台,对综放开采初始煤岩分界面形态进行模拟,录制运移视频散体;
第二步,运移视频处理:将录制的视频导入到Matlab中进行处理;
第三步,图像分割:对运移视频的每帧进行图像分割,将标记石子与背景分割;对得出的标记石子进行形态学填充,得到类似的石子图像;
第四步,形态学填充:对得出的标记石子进行形态学填充,得到类似的石子图像;
第五步,二值连通区域标记:对图像进行二值连通区域标记处理,把图像中连接在一起的像素附上相同标记,没有连接在一起的像素附上不同标记;
第六步:去除过过大区域和过小区域:对得到的二值连通区域进行去除过大区域和过小区域的处理,将多余的区域进行去除;
第七步:石子鉴别:对标记的石子进行提取,分别鉴别出白色以及绿色石子;
第八步:逐帧追踪:对每一帧的标记石子进行追踪,得出其运动轨迹;
第九步:曲线轨迹计算:对得出的标记石子运动轨迹进行轨迹曲线计算,得出其具体的运动轨迹曲线;
第十步:曲线差分:对轨迹曲线进行曲线差分得出标记石子的速度曲线。
2.根据权利要求1所述的一种基于MATLAB的散体相似模拟顶煤运移监测方法,其特征在于:第三步在二值化的基础上使用阈值分割的方法进行图像分割,图像分割就是将图像中能够进行二值化处理的特征部分提取出来,其能够进行二值化处理的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础,图像分割就是对图象中的目标、背景进行定位并标记,然后将图像中的目标从背景或其他目标中分离出来,各个区域在物理上表示为能够进行二值化处理的连通区域的集合;
阈值分割法:
将彩色图像转化为灰度图像;
计算直方图,根据直方图选取阈值;
根据阈值进行图像分割。
3.根据权利要求1、2所述的一种基于MATLAB的散体相似模拟顶煤运移监测方法,其特征在于,所述的石子鉴别处理方法包括:
第一小步:分别鉴别出白色以及绿石子;
第二小步:将鉴别出的白石子以及绿石子分别进行标记;
第三小步:每一帧上的白石子以及绿石子标记后,进行叠加;
第四小步:叠加后得出白石子和绿石子的运动轨迹;
第五小步;分别对运动轨迹进行曲线差分,得出其速度曲线。
4.根据权利要求3所述的一种基于MATLAB的散体相似模拟顶煤运移监测方法,其特征在于:第五小步是根据视频的帧率进行速度计算。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010495178.3A CN112419329A (zh) | 2020-06-03 | 2020-06-03 | 一种基于matlab的散体相似模拟顶煤运移监测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010495178.3A CN112419329A (zh) | 2020-06-03 | 2020-06-03 | 一种基于matlab的散体相似模拟顶煤运移监测方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112419329A true CN112419329A (zh) | 2021-02-26 |
Family
ID=74844164
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010495178.3A Pending CN112419329A (zh) | 2020-06-03 | 2020-06-03 | 一种基于matlab的散体相似模拟顶煤运移监测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112419329A (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4456181B1 (ja) * | 2008-10-27 | 2010-04-28 | パナソニック株式会社 | 移動体検出方法及び移動体検出装置 |
CN107515674A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-12-26 | 山东科技大学 | 一种基于虚拟现实与增强现实的采矿操作多交互实现方法 |
CN110060275A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-26 | 霍尔果斯奇妙软件科技有限公司 | 一种人体微循环血流速度检测的方法及*** |
CN110992381A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-04-10 | 嘉兴学院 | 一种基于改进Vibe+算法的运动目标背景分割方法 |
-
2020
- 2020-06-03 CN CN202010495178.3A patent/CN112419329A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4456181B1 (ja) * | 2008-10-27 | 2010-04-28 | パナソニック株式会社 | 移動体検出方法及び移動体検出装置 |
CN107515674A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-12-26 | 山东科技大学 | 一种基于虚拟现实与增强现实的采矿操作多交互实现方法 |
CN110060275A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-26 | 霍尔果斯奇妙软件科技有限公司 | 一种人体微循环血流速度检测的方法及*** |
CN110992381A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-04-10 | 嘉兴学院 | 一种基于改进Vibe+算法的运动目标背景分割方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
梁剑超;: "浅谈综采工作面自动化采煤***", 煤矿现代化, no. 05, 15 October 2017 (2017-10-15) * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Liu et al. | Ore image segmentation method using U-Net and Res_Unet convolutional networks | |
Giben et al. | Material classification and semantic segmentation of railway track images with deep convolutional neural networks | |
CN110070033B (zh) | 一种电力领域危险工作区域内安全帽佩戴状态检测方法 | |
CN105303191A (zh) | 一种前视监视场景下的行人计数方法和装置 | |
CN105469105A (zh) | 一种基于视频监控的香烟烟雾检测方法 | |
CN107314957B (zh) | 一种岩石块度尺寸分布的测量方法 | |
CN102968625A (zh) | 基于轨迹的船舶识别与跟踪方法 | |
CN103745224A (zh) | 基于图像的铁路接触网鸟窝异常情况检测方法 | |
Huang et al. | Edge detection of ore and rock on the surface of explosion pile based on improved Canny operator | |
CN102222104A (zh) | 基于时空融合的智能提取视频摘要方法 | |
CN104978567A (zh) | 基于场景分类的车辆检测方法 | |
WO2008002536A3 (en) | Computer-implemented method for automated object recognition and classification in scenes using segment-based object extraction | |
CN102915544A (zh) | 基于纹理检测和颜色分割的视频图像运动目标提取方法 | |
CN104751435A (zh) | 基于无线传感器的公路路面病害检测方法 | |
CN105678213A (zh) | 基于视频特征统计的双模式蒙面人事件自动检测方法 | |
CN103985130A (zh) | 一种针对复杂纹理图像的图像显著性分析方法 | |
CN107578414B (zh) | 一种路面裂缝图像的处理方法 | |
CN104809470A (zh) | 一种基于svm的车辆逆行检测装置和检测方法 | |
CN105092597A (zh) | 一种硬塑材料表面的裂纹检测方法 | |
CN107273868A (zh) | 一种遥感图像中区分煤矿区的煤堆和煤矸石区域的方法 | |
CN104168462B (zh) | 基于图像角点集特征的摄像头场景变换检测方法 | |
Amankwah et al. | Automatic ore image segmentation using mean shift and watershed transform | |
CN104504733A (zh) | 一种基于运动目标检测的视频摘要方法和*** | |
CN112419329A (zh) | 一种基于matlab的散体相似模拟顶煤运移监测方法 | |
Avery et al. | Investigation into shadow removal from traffic images |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |