[发明专利]一种基于支持向量机的煤岩体表面裂纹自动识别方法在审
| 申请号： | 201811062930.4 | 申请日： | 2018-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN109299681A | 公开（公告）日： | 2019-02-01 |
| 发明（设计）人： | 李成武;艾迪昊;王启飞 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学（北京） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/36;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100083 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 表面裂纹 自动识别 煤岩体 煤岩 支持向量机 区域边界 中心距离 分类器 预处理 直方图均衡化 输入分类器 应用分类器 表面图像 高频滤波 平均距离 特征提取 图像获取 椭圆长轴 有效改进 阈值方式 紧凑度 连通域 蓬松度 准确率 迟滞 短轴 联通 圆度 图像 分割 | ||
1.一种基于支持向量机的煤岩体表面裂纹自动识别方法，其特征在于该方法包括裂纹分类器的训练方法和总体裂纹的识别方法。其中裂纹分类器的训练方法主要包括：(1)图像获取；
(2)图像预处理；(3)图像分割；(4)联通域标记；(5)连通域特征提取；(6)输入SVM分类器训练。总体裂纹的识别方法主要是指利用训练好的裂纹分类器模型，完成对图像或者视频中煤岩体表面的裂纹的自动识别。
2.根据权利1所述的一种基于支持向量机的煤岩体表面裂纹自动识别方法，其特征在于，对于煤岩体表面的图像，预处理方法采用高频滤波和直方图均衡化方式。
3.根据权利1所述的一种基于支持向量机的煤岩体表面裂纹自动识别方法，其特征在于，在训练裂纹分类器时，分割方法选择迟滞阈值分割方法，并对最优化参数进行了说明。
4.根据权利1所述的一种基于支持向量机的煤岩体表面裂纹自动识别方法，其特征在于，对于煤岩体表面裂纹的特征提取，本发明提出了8种区分煤岩体表面裂纹和其他物体的特征参数，分别为：面积、最大直径、区域边界到中心距离的偏差、区域边界到中心距离的平均距离、圆度、椭圆的长轴与短轴之比、蓬松度、紧凑度。其中，在说明书中，对每一种参数的计算都给出了相应的公式和计算说明。
5.根据权利1所述的一种基于支持向量机的煤岩体表面裂纹自动识别方法，其特征在于，应用训练好的分类器模型，本发明对识别出的裂纹通过膨胀形态学操作来对其进行标记，并将其序号保存到文档中，方便后续的分析。
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