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【摘 要】
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针对煤矿井下光照分布不均匀造成视频图像失真,火灾识别精度低等问题,提出了一种矿井火灾视频图像智能识别方法。该方法以YOLOv5为识别模型,采用K-means算法对传统的暗通道图像去雾算法进行改进,并用改进算法对采集的火焰图像进行去雾处理,提高矿井火灾视频图像识别精度;为减少静态背景对火灾识别的影响,采用帧差法与混合高斯模型融合算法,对动态演化的火焰图像进行特征提取,并采用形态学处理算法消除图像中存在的缺口,从而得到更加完整的火焰目标图像;对火灾视频图像数据集进行标注,并输入到YOLOv5算法模型进行训练及
【机 构】
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西安科技大学安全科学与工程学院,西安科技大学电气与控制工程学院,西安科技大学计算机科学与技术学院,陕西陕煤澄合矿业有限公司董家河煤矿分公司
【出 处】
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工矿自动化
【发表日期】
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2021年9期
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2021YFE0105000),国家自然科学基金项目(52074213)。
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