基于双光谱成像技术的矿井早期火源识别及抗干扰方法研究
王炎林1
裴晓东1
王凯1
徐光2
1.中国矿业大学安全工程学院,江苏徐州 2211162.山东省煤炭科学研究院有限公司,山东济南 250014
摘要：现有基于图像分析的矿井外因火灾监测方法受矿井环境复杂、干扰源影响较大,单模态方法易将光源误判为火源,多模态方法没有利用温度信息进行火源判定,且在粉尘条件下这两种方法的识别精度较低.针对上述问题,提出一种基于双光谱成像技术的矿井早期火源识别及抗干扰方法.首先采用YOLOv10模型对可见光图像进行实时火源检测,利用红外热成像获取温度分布数据,然后通过Canny边缘检测与图像二值化预处理,消除可见光与红外图像的成像差异,最后采用pHash算法计算可见光与红外图像边缘哈希值的海明距离,并标定阈值(海明距离≤25),判定是否为同一火源,从而有效区分火源与干扰源.实验结果表明:在无粉尘无干扰源工况下,基于双光谱成像技术的矿井早期火源识别及抗干扰方法的准确率达98％,召回率为94％,优于单模态的YOLOv10(准确率为97％,召回率为86％);在粉尘干扰条件下,粉尘覆盖摄像头表面33％时,该方法的准确率和召回率分别为85％,80％,粉尘覆盖摄像头表面66％时,准确率和召回率分别为70％,65％,优于单模态和多模态方法.
关键词：矿井外因火灾早期火源识别双光谱成像技术可见光红外光pHash算法YOLOv10海明距离
分类号：TD752.3(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家重点研发计划(2022YFC3004800)国家自然科学基金(52374242)国家自然科学基金(52074278)
论文发表日期：2025-03-31
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 122-130 )
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