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申请/专利权人：南通铭翰机械科技有限公司

摘要：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种煤矿井下烟雾图像识别方法，该方法包括：采集煤矿井下图像，构建各像素点的流动区域特征值，以计算各像素点的空气流通度；根据各像素点邻域窗口内的暗通道梯度方向分布情况得到各像素点的暗通道渐变方向复杂度；根据各像素点的空气流通度及暗通道渐变方向复杂度得到各像素点的烟雾区域特征值，进而得到各像素点的烟雾像素判断值；根据各像素点的空气流通度、烟雾像素判断值及暗通道梯度幅值得到各像素点的烟雾梯度，计算烟雾渐变图像的烟雾影响程度；构建各像素点的烟雾识别因子，识别煤矿井下图像中的烟雾像素点，完成煤矿井下烟雾的识别。本发明可基于图像数据对煤矿井下烟雾进行准确识别。

主权项：1.一种煤矿井下烟雾图像识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集煤矿井下图像，结合暗通道算法获取煤矿暗通道图像，采用边缘检测获取煤矿暗通道图像中各像素点的暗通道梯度幅值及方向；根据各像素点邻域窗口内的暗通道值及R、G、B通道值的分布情况构建各像素点的流动区域特征值；根据各像素点的流动区域特征值及暗通道梯度幅值构建各像素点的空气流通度；根据各像素点邻域窗口内的暗通道梯度方向分布情况得到各像素点的暗通道渐变方向复杂度；根据各像素点的空气流通度及暗通道渐变方向复杂度得到各像素点的烟雾区域特征值；根据各像素点的烟雾区域特征值及预设烟雾像素判断阈值得到各像素点的烟雾像素判断值；根据各像素点的空气流通度、烟雾像素判断值及暗通道梯度幅值得到各像素点的烟雾梯度，所有像素点的烟雾梯度组成烟雾渐变图像；根据烟雾渐变图像中各像素点的烟雾梯度分布情况构建烟雾区域度量矩阵；根据烟雾区域度量矩阵中各元素的分布得到烟雾渐变图像的烟雾影响程度；根据各像素点的烟雾区域特征值烟雾渐变图像的烟雾影响程度构建各像素点的烟雾识别因子，将烟雾识别因子高于预设阈值的像素点作为烟雾像素点，完成煤矿井下烟雾的识别；所述根据各像素点邻域窗口内的暗通道值及R、G、B通道值的分布情况构建各像素点的流动区域特征值，包括：以各像素点为中心构建邻域窗口，计算各像素点的邻域窗口内所有像素点的暗通道值的均值，计算各像素点的邻域窗口内所有像素点分别在R、G、B通道的通道值的方差，获取三个方差的和值，计算所述均值与所述和值的比值，将所述比值作为各像素点的流动区域特征值；所述根据各像素点的空气流通度及暗通道渐变方向复杂度得到各像素点的烟雾区域特征值，包括：获取各像素点的空气流通度与暗通道渐变方向复杂度的比值，将所述比值的相反数作为以自然常数为底数的指数函数的指数，将数字1与所述指数函数的计算结果的差值作为各像素点的烟雾区域特征值；所述根据各像素点的烟雾区域特征值烟雾渐变图像的烟雾影响程度构建各像素点的烟雾识别因子，包括：将所述烟雾影响程度作为以自然常数为底数的指数函数的指数，获取所述指数函数与数字1的和值，将各像素点的烟雾区域特征值与所述和值的乘积作为各像素点的烟雾识别因子。

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