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申请/专利权人：陕西彬长胡家河矿业有限公司

摘要：本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种煤矿井下危险区域识别方法及系统。该方法包括以下步骤：获取煤矿井传感数据，并进行摄像区域图像特征整合，获得井下特征描述图像；基于井下特征描述图像进行拓扑结构整合，获得煤矿井拓扑结构模型；对煤矿井拓扑结构模型进行区域危险环境评估，获得煤矿井区域危险环境数据；获取煤矿井安全设施数据，并进行区域安全环境评估，获得煤矿井区域安全环境数据；对煤矿井拓扑结构模型进行煤矿井下危险区域划分，获得煤矿井下危险区域数据；根据煤矿井安全设施数据以及煤矿井下危险区域数据进行危险区域防护策略分析，获得危险区域防护策略。本发明能提高煤矿井下危险区域识别的准确性。

主权项：1.一种煤矿井下危险区域识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取煤矿井传感数据，对煤矿井传感数据进行煤矿井下图像提取，从而获得煤矿井下图像，并根据煤矿井下图像进行摄像区域图像特征整合，从而获得井下特征描述图像，步骤S1具体为：步骤S11：获取煤矿井传感数据，对煤矿井传感数据进行煤矿井下图像提取，从而获得煤矿井下图像；步骤S12：对煤矿井下图像进行灰度图像转换，从而获得煤矿井下灰度图像，并对煤矿井下灰度图像进行摄像区域分类，从而获得摄像区域光源图像以及摄像区域管道图像，步骤S12具体为：步骤S121：对煤矿井下图像进行灰度图像转换，从而获得煤矿井下灰度图像；步骤S122：对煤矿井下灰度图像进行相似度计算，从而获得图像相似度数据；步骤S123：根据图像相似度数据对煤矿井下灰度图像进行摄像区域图像聚类计算，从而获得摄像区域图像；步骤S124：对摄像区域图像进行最高灰度值区域划分，从而获得摄像区域光源图像；步骤S125：对摄像区域图像进行边缘检测，从而获得摄像区域边缘图像，并对摄像区域边缘图像进行边缘点曲率计算，从而获得边缘点曲率数据；步骤S126：根据边缘点曲率数据对摄像区域图像进行区域划分，从而获得直角曲率区域图像以及平滑曲率区域图像；步骤S127：对直角曲率区域图像以及平滑曲率区域图像进行区域图像连接关系分析，从而获得直平区域图像连接关系数据；步骤S128：基于直平区域图像连接关系数据对摄像区域图像进行连接区域图像划分，从而获得摄像区域管道图像；步骤S13：对摄像区域光源图像进行井下光源特征整合，从而获得井下光源特征数据，步骤S13具体为：步骤S131：对摄像区域光源图像进行光源点三维空间特征提取以及光照强度特征提取，从而获得光源点三维空间数据以及区域光照强度特征数据；步骤S132：基于光源三维空间数据进行光源点空间连接，从而获得光源点连接数据；步骤S133：根据光源点连接数据进行井下光源连接线路统计，从而获得井下光源连接线路特征数据；步骤S134：基于井下光源连接线路特征数据以及摄像区域光源图像进行光源形状特征整合，从而获得井下光源形状特征数据；步骤S135：对区域光照强度特征数据、井下光源形状特征数据以及井下光源连接线路特征数据进行特征整合，从而获得井下光源特征数据；步骤S14：对摄像区域管道图像进行井下管道特征整合，从而获得井下管道特征数据，步骤S14具体为：步骤S141：对摄像区域管道图像进行形状几何描述，从而获得管道形状特征数据；步骤S142：根据管道形状特征数据对摄像区域管道图像进行管道图像分类，从而获得管道分类图像集；步骤S143：基于管道分类图像集对直平区域图像连接关系数据进行管道连接关系映射，从而获得管道连接关系数据；步骤S144：对管道连接关系数据以及管道形状特征数据进行特征整合，从而获得井下管道特征数据；步骤S15：根据井下光源特征数据以及井下管道特征数据进行参数描述，从而获得井下特征描述图像；步骤S2：基于井下特征描述图像进行煤矿井连通结构分析，从而获得煤矿井连通结构数据，并根据煤矿井连通结构数据进行拓扑结构整合，从而获得煤矿井拓扑结构模型；步骤S3：根据煤矿井传感数据对煤矿井拓扑结构模型进行区域传感特征融合，从而获得煤矿井区域传感网络，并基于煤矿井区域传感网络进行区域危险环境评估，从而获得煤矿井区域危险环境数据；步骤S4：获取煤矿井安全设施数据，并对煤矿井安全设施数据以及煤矿井拓扑结构模型进行空间关联，从而获得煤矿井安全设施标记模型；对煤矿井安全设施标记模型进行区域安全环境评估，从而获得煤矿井区域安全环境数据；步骤S5：基于煤矿井区域危险环境数据以及煤矿井区域安全环境数据对煤矿井拓扑结构模型进行煤矿井下危险区域划分，从而获得煤矿井下危险区域数据；根据煤矿井安全设施数据以及煤矿井下危险区域数据进行危险区域防护策略分析，从而获得危险区域防护策略，并上传至煤矿井管理平台，以执行危险预警任务。

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