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基于智能视觉的综采面风险区域识别仿真
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作者 马力 王欢 +1 位作者 贺建荣 项占锋 《自动化与仪器仪表》 2025年第3期255-258,263,共5页
综采面环境复杂多变,对传统的安全监测手段提出了严峻的挑战。在此背景下,研究基于智能视觉的综采面风险区域识别仿真方法。获取综采面视觉图像获取并实施去噪和照度调节两种清晰化处理。计算视觉图像中的两种风险因子,即颜色因子、纹... 综采面环境复杂多变,对传统的安全监测手段提出了严峻的挑战。在此背景下,研究基于智能视觉的综采面风险区域识别仿真方法。获取综采面视觉图像获取并实施去噪和照度调节两种清晰化处理。计算视觉图像中的两种风险因子,即颜色因子、纹理因子。基于智能视觉中的AdaBoost算法构建分类器,以颜色因子、纹理因子为输入,利用该分类器实现综采面风险区域识别。结果表明:所研究的识别方法的ROC曲线下方AUC值相对更大,说明该识别方法具有更高的分类准确性。 展开更多
关键词 智能视觉 综采面 风险区域 风险因子 识别方法
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