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基于平均池化稀疏編碼的煤巖識(shí)別方法

文檔序號(hào):9616491閱讀:362來(lái)源:國(guó)知局
基于平均池化稀疏編碼的煤巖識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于平均池化稀疏編碼的煤巖識(shí)別方法,屬于煤巖識(shí)別領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 煤巖識(shí)別即用一種方法自動(dòng)識(shí)別出煤巖對(duì)象為煤或巖石。在煤炭生產(chǎn)過(guò)程中,煤 巖識(shí)別技術(shù)可廣泛應(yīng)用于滾筒采煤、掘進(jìn)、放頂煤開(kāi)采、原煤選矸石等生產(chǎn)環(huán)節(jié),對(duì)于減少 采掘工作面作業(yè)人員或者實(shí)現(xiàn)無(wú)人化作業(yè)、減輕工人勞動(dòng)強(qiáng)度、改善作業(yè)環(huán)境、實(shí)現(xiàn)煤礦安 全尚效生廣具有重要意義。
[0003] 有多種方法已應(yīng)用于煤巖識(shí)別,如自然γ射線探測(cè)、雷達(dá)探測(cè)、應(yīng)力截齒、紅外探 測(cè)、有功功率監(jiān)測(cè)、震動(dòng)檢測(cè)、聲音檢測(cè)、粉塵檢測(cè)、記憶截割等,但這些方法存在以下問(wèn)題: ①需要在現(xiàn)有設(shè)備上加裝各類(lèi)傳感器獲取信息,導(dǎo)致裝置結(jié)構(gòu)復(fù)雜,成本高。②采煤機(jī)滾 筒、掘進(jìn)機(jī)等設(shè)備在生產(chǎn)過(guò)程中受力復(fù)雜、振動(dòng)劇烈、磨損嚴(yán)重、粉塵大,傳感器部署比較困 難,容易導(dǎo)致機(jī)械構(gòu)件、傳感器和電氣線路受到損壞,裝置可靠性差。③對(duì)于不同類(lèi)型機(jī)械 設(shè)備,傳感器的最佳類(lèi)型和信號(hào)拾取點(diǎn)的選擇存在較大區(qū)別,需要進(jìn)行個(gè)性化定制,系統(tǒng)的 適應(yīng)性差。
[0004] 為解決上述問(wèn)題,圖像技術(shù)也越來(lái)越受到重視并研發(fā)了一些基于圖像技術(shù)的煤巖 識(shí)別方法,然而已有方法都是用人工主觀設(shè)計(jì)的圖像特征或者圖像特征的組合來(lái)進(jìn)行煤巖 識(shí)別,人工設(shè)計(jì)的特征往往并不能準(zhǔn)確抓住煤巖圖像本質(zhì)結(jié)構(gòu)致使對(duì)因成像條件變化引起 的圖像數(shù)據(jù)變化不具有具魯棒性,因而在識(shí)別穩(wěn)定性和識(shí)別正確率上還有很大的不足。
[0005] 需要一種解決或至少改善現(xiàn)有技術(shù)中固有的一個(gè)或多個(gè)問(wèn)題的煤巖識(shí)別方法,以 提高煤巖識(shí)別率和識(shí)別穩(wěn)定性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 因此,本發(fā)明的目的在于提供一種基于平均池化稀疏編碼的煤巖識(shí)別方法,該方 法從煤巖圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)煤巖的結(jié)構(gòu)基元,所學(xué)習(xí)到結(jié)構(gòu)基元捕捉到了煤巖圖像本質(zhì)的結(jié) 構(gòu)特征,因而具有很強(qiáng)的鑒別能力和對(duì)成像環(huán)境變化的魯棒性,從而使得該方法具有很高 的識(shí)別穩(wěn)定性和識(shí)別正確率,能為自動(dòng)化采掘、自動(dòng)化放煤、自動(dòng)化選矸等生產(chǎn)過(guò)程提供可 靠的煤巖識(shí)別信息。
[0007] 根據(jù)一種實(shí)施例形式,提供一種基于平均池化稀疏編碼的煤巖識(shí)別方法,包括如 下步驟:
[0008] Α.采集一張已知煤(或巖)對(duì)象的圖像;
[0009] Β.從采集的圖像中抽取Ν個(gè)圖像塊[Xl,x2,. . .xN] =XeRpXN,p為圖像塊向量化 后的維數(shù);
[0010]C.用抽取的煤(或巖)圖像塊^通過(guò)解優(yōu)化問(wèn)題 丨丨Xi-Du川〗+Λ||ιι?||1求出煤(或巖)圖像的基元矩陣D=[山, d2, · · ·dK]eRpXK和N個(gè)圖像塊的稀疏系數(shù)矩陣U=[u!,u2, · · ·uN]eRKXN,Ui=[uu, Uu,· · · ;
[0011] D.求煤(或巖)圖像的基元響應(yīng)分布z=[Zpz2, . . .zK],第k個(gè)基元響應(yīng)zks
[0012] 辦=+ 其中,Γ = 為歸一化常數(shù);
[0013] E.對(duì)于待識(shí)別的煤巖圖像,用與步驟B相同的方法抽取N個(gè)圖像塊71,用步驟C中 求得的D表達(dá)圖像塊yi,通過(guò)解優(yōu)化問(wèn)題v丨=argminViJ丨丨刃-Dvi|丨〗+λ丨|ν〗11i求出每一個(gè) 圖像塊的系數(shù)< =[%1,吻,..·%/?]τ;
[0014] F.用與步驟D相同的方法求出待識(shí)別煤巖圖像的基元響應(yīng)分布?= %,〗2,
[0015] G.用d=l-:d/^度量與已知煤(或巖)對(duì)象的相似性,當(dāng)距離大于設(shè)定 的閾值時(shí),判定為煤(或巖),否則為巖(或煤);
[0016] 進(jìn)一步特定的但非限制性地,步驟C的優(yōu)化方法為:
[0017] C1.給D賦初值,設(shè)置迭代次數(shù);
[0018] 〇2.固定0,用屯=噸111丨1111;引卜-〇11川| + <\丨丨1^丨丨1求出所有圖像塊的系數(shù)1];
[0019] C3.固定U,求DeargminD^]^ -Duj||!;
[0020] C4.C2和C3交替進(jìn)行直到迭代結(jié)束。
【附圖說(shuō)明】
[0021] 通過(guò)以下說(shuō)明,附圖實(shí)施例變得顯而已見(jiàn),其僅以結(jié)合附圖描述的至少一種優(yōu)選 但非限制性實(shí)施例的示例方式給出。
[0022] 圖1是本發(fā)明所述煤巖識(shí)別方法的原理示意圖。 具體實(shí)施方案
[0023] 圖1是本發(fā)明所述煤巖識(shí)別方法的原理示意圖,主要包含3層:圖像層,編碼層及 池化層,圖像層給編碼層提供輸入,本實(shí)施例用從灰度圖像中抽取圖像塊作為編碼層的輸 入,也可以從圖像中抽取圖像特征集合如sift特征作為輸入;編碼層計(jì)算每個(gè)圖像塊用從 圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的K個(gè)基元表達(dá)時(shí)的表達(dá)系數(shù),若采用的計(jì)算方法使得表達(dá)系數(shù)中的非 零元素很少,則稱(chēng)為稀疏編碼,本實(shí)施例用li-norm優(yōu)化計(jì)算表達(dá)系數(shù),因而所得的系數(shù)是 稀疏的;池化層計(jì)算所有表達(dá)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)而獲得輸入圖像的特征表達(dá),本實(shí)施例用 了均值統(tǒng)計(jì)特性,具體的實(shí)施步驟如下:
[0024] A.從煤巖識(shí)別任務(wù)的現(xiàn)場(chǎng)如采煤工作面采集包含煤和巖的圖像,從中截取只包含 煤或者巖的圖像區(qū)域,然后歸一化到合適的大小如32*32像素大小作為樣本圖像;
[0025] B.從樣本圖像中抽取N個(gè)圖像塊[Xl,x2,. . .xN] =XeRpXN,p為圖像塊向量化后 的維數(shù),如圖像塊大小取6*6像素,以步長(zhǎng)為2個(gè)像素在樣本圖像中滑動(dòng)采樣圖像塊,對(duì)每 個(gè)圖像塊向量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理:用
P,去掉圖像亮度的均值,以消除
亮度變化的影響,用 對(duì)圖像塊向量進(jìn)行歸一化處理,其中,lp表示P維全1 向量,η為常數(shù)值;
[0026] C.用抽取的煤(或巖)圖像塊^通過(guò)解優(yōu)化問(wèn)題
之出煤(或巖)圖像的基元矩陣D=[山,d2, · · ·dK]eRpXlPN個(gè)圖像塊的稀疏系數(shù)矩陣U=[u!,u2, · · ·uN]eRKXN,Ui=[uu, ui2, . . .uiK]T;由于采用的是1i-norm優(yōu)化,求出的w非常稀疏,S卩非零元素很少。
[0027] 求解方法可采用交替最小化D和U的方法,即按下列步驟進(jìn)行處理:
[0028] C1.給D賦初值,設(shè)置迭代次數(shù);
[0029] C2.固定D,用
求出所有圖像塊的稀疏系數(shù) U;
[0030] C3.固定U,求
[0031] C4.C2和C3交替進(jìn)行直到迭代結(jié)束。
[0032] 步驟C2的優(yōu)化可用近似梯度算法,對(duì)每一個(gè)圖像塊Xl對(duì)應(yīng)的系數(shù)ui采用下列步 驟優(yōu)化:
[0033] 1.給系數(shù)u賦初值,設(shè)置迭代次數(shù);
[0034] 2.在每一次迭代:
[0035]u-u+ξDT(x_Du),ξ為迭代步長(zhǎng);
[0036]
Vλ為給定的參數(shù),k為基元元素索引;
[0037] 3.重復(fù)2直到迭代結(jié)束。
[0038] 步驟C3的優(yōu)化可采用塊坐標(biāo)下降算法,用下列步驟優(yōu)化:
[0039] 1.B-XUT,C-UUT
[0040] 2.Fork= 1,2, . . . ,K
[0041]
[0042]
[0043] 3.重復(fù)2直到收斂。
[0044] D.求煤(或巖)圖像的基元響應(yīng)分布z= [ZpZy. . .ζκ],將每個(gè)基元對(duì)所有圖像
塊的響應(yīng)求平均,即為該基元的響應(yīng)" , ...... &為歸一化常數(shù);
[0045] Ε.對(duì)于待識(shí)別的煤巖圖像,用與步驟Β相同的方法抽取Ν個(gè)圖像塊71,用步驟C中 求得的D表達(dá)圖像塊yi,通過(guò)解優(yōu)化問(wèn)是k求出每一個(gè) 圖像塊的系數(shù)v丨=
[0046] F.用與步驟D相同的方法求出待識(shí)別煤巖圖像的基元響應(yīng)分布5 =%,力,…知];
[0047] G.用d=l-度量與已知煤(或巖)對(duì)象的相似性,當(dāng)距離大于設(shè)定 的閾值時(shí),判定為煤(或巖),否則為巖(或煤)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于均值池化稀疏編碼的煤巖識(shí)別方法,其特征在于包括W下步驟: A. 采集一張已知煤(或巖)對(duì)象的圖像; B. 從采集的圖像中抽取N個(gè)圖像塊[Xl,?,...?]=XGRPXw,p為圖像塊向量化后的 維數(shù); C. 用抽取的煤(或巖)圖像塊Xi通過(guò)解優(yōu)化問(wèn)題miiiDiuI:芒il|xi-Du北+Alluilli; 求出煤(或巖)圖像的基元矩陣D= [di,d2,...cyGRPXK和N個(gè)圖像塊的稀疏系數(shù)矩陣U=[叫,1?, . . .ujGRKXN,Ui=[U…U。,. . .UiJT; 化求煤(或巖)圖像的基元響應(yīng)分布Z= [Zi,Z2, . . .Zk],第k個(gè)基元響應(yīng)Zk為 卻=TEf=I墻,其中,T=罐=1債為歸一化常數(shù); E. 對(duì)于待識(shí)別的煤巖圖像,用與步驟B相同的方法抽取N個(gè)圖像塊yi,用步驟C中求 得的D表達(dá)圖像塊心通過(guò)解優(yōu)化問(wèn)題V; =a巧miiivi引|於-Dvill! + ;\||vi||i冰出每一個(gè) 圖像塊的系數(shù)^ =的i,%2,...Uw]T; F. 用與步驟D相同的方法求出待識(shí)別煤巖圖像的基元響應(yīng)分布Z=[訂,?,… G. 用d=l-乙度量與已知煤(或巖)對(duì)象的相似性,當(dāng)距離大于設(shè)定的闊 值時(shí),判定為煤(或巖),否則為巖(或煤)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法,其特征在于步驟C的優(yōu)化方法為: Cl.給D賦初值,設(shè)定迭代次數(shù); C2.固定D,用=argmiiiu*引|xj-Duilli+A||uj||i求出所有圖像塊的稀疏系數(shù)U; C3.固定U,求DGargmiiiD乙芒1引|xj-Duill!; C4.C2和C3交替進(jìn)行直到迭代結(jié)束。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于平均池化稀疏編碼的煤巖識(shí)別方法,該方法從煤巖圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)煤巖的結(jié)構(gòu)基元,所學(xué)習(xí)到結(jié)構(gòu)基元捕捉到了煤巖圖像本質(zhì)的結(jié)構(gòu)特征,因而具有很強(qiáng)的鑒別能力和對(duì)成像環(huán)境變化的魯棒性,從而使得該方法具有很高的識(shí)別穩(wěn)定性和識(shí)別正確率,能為自動(dòng)化采掘、自動(dòng)化放煤、自動(dòng)化選矸等生產(chǎn)過(guò)程提供可靠的煤巖識(shí)別信息。
【IPC分類(lèi)】G06K9/46
【公開(kāi)號(hào)】CN105373797
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510758329
【發(fā)明人】伍云霞, 孫繼平
【申請(qǐng)人】中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)
【公開(kāi)日】2016年3月2日
【申請(qǐng)日】2015年11月10日
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