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基于视频图像的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法

来源期刊:工矿自动化2020年第7期

论文作者:孙继平 范伟强

文章页码:1 - 52

关键词:瓦斯爆炸;煤尘爆炸;瓦斯煤尘爆炸;视频图像监测;爆源判定;

摘    要:分析了瓦斯和煤尘爆炸视频图像特征:爆炸火球通常呈红色,亮度高、温度高,辐射较强的红外线和紫外线,火球面积迅速扩大;火焰锋面的面积、亮度、颜色、形状、辐射强度等不断变化;烟尘的面积、颜色、形状等不断变化;有物体快速移动和变形。提出了基于可见光视频图像、近红外视频图像、远红外视频图像、紫外视频图像的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法:根据高亮区域亮度及其变化率、高亮区域面积及其变化率、图像形状及变化、图像颜色及变化,辨识瓦斯和煤尘爆炸;通过不同地点摄像机采集的图像变化及变化先后时间关系、摄像机损坏的时序关系,判定爆源。提出了可见光视频图像、近红外视频图像、远红外视频图像、紫外视频图像、O2、CO2、CO、温度、声音、震动、气压、风速、风向、烟雾、粉尘等多信息融合的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法,减小火灾、巷道灯、矿灯、车灯、红色衣物、机电设备发热、电气设备和电缆故障放电、煤与瓦斯突出、冲击地压、顶板大面积冒落、水灾、爆破作业、工作面落煤、煤炭转载和运输等对瓦斯和煤尘爆炸辨识的影响。

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基于视频图像的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法

孙继平,范伟强

中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院

摘 要:分析了瓦斯和煤尘爆炸视频图像特征:爆炸火球通常呈红色,亮度高、温度高,辐射较强的红外线和紫外线,火球面积迅速扩大;火焰锋面的面积、亮度、颜色、形状、辐射强度等不断变化;烟尘的面积、颜色、形状等不断变化;有物体快速移动和变形。提出了基于可见光视频图像、近红外视频图像、远红外视频图像、紫外视频图像的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法:根据高亮区域亮度及其变化率、高亮区域面积及其变化率、图像形状及变化、图像颜色及变化,辨识瓦斯和煤尘爆炸;通过不同地点摄像机采集的图像变化及变化先后时间关系、摄像机损坏的时序关系,判定爆源。提出了可见光视频图像、近红外视频图像、远红外视频图像、紫外视频图像、O2、CO2、CO、温度、声音、震动、气压、风速、风向、烟雾、粉尘等多信息融合的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法,减小火灾、巷道灯、矿灯、车灯、红色衣物、机电设备发热、电气设备和电缆故障放电、煤与瓦斯突出、冲击地压、顶板大面积冒落、水灾、爆破作业、工作面落煤、煤炭转载和运输等对瓦斯和煤尘爆炸辨识的影响。

关键词:瓦斯爆炸;煤尘爆炸;瓦斯煤尘爆炸;视频图像监测;爆源判定;

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