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申请/专利权人：中国科学院武汉岩土力学研究所;武汉大学

摘要：本申请实施例公开了一种煤岩分界线的识别方法、装置及电子设备，本申请实施例中，煤岩分界线的识别装置获取工作面与顶板相交部分的ROI图像；对该图像进行截断线性拉伸处理，得到拉伸处理后图像，然后基于训练后的目标煤岩分类模型，将拉伸处理后图像中的像素进行煤岩分类，得到煤岩分类结果图像；采用加权平均法对煤岩分类结果图像进行灰度化处理，得到煤岩分类结果图像对应的灰度图像；采用阈值法对灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像；再对二值化图像进数学形态学的闭运算处理和开运算处理，数学形态学处理后图像；最后对数学形态学处理后图像进行边界跟踪处理，识别得到目标矿井的煤岩分界线。本方案可以对煤岩分界线进行精准识别。

主权项：1.一种煤岩分界线的识别方法，其特征在于，包括：获取目标矿井中工作面与顶板相交部分的ROI图像，所述工作面为采煤工作面或巷道掘进工作面；对所述ROI图像进行截断线性拉伸处理，得到截断线性拉伸处理后图像，所述截断线性拉伸处理包括：取所述ROI图像对应的直方图累积在前n％和后n％处对应的像素值为最小值和最大值，将位于前n％和后n％之间的像素值按照像素值处理公式映射到0～255范围内，所述像素值处理公式为： 所述y为输出图像的像素值，所述x为输入图像的像素值，所述smin为输入图像像素值的最小值，所述smax为输入图像像素值的最大值，所述dmin为输出图像像素值的最小值，所述dmax为输出图像像素值的最大值；基于训练后的目标煤岩分类模型，将所述截断线性拉伸处理后图像中的像素进行煤岩分类，得到煤岩分类结果图像，所述煤岩分类结果图像包括煤像素以及岩像素；采用加权平均法对所述煤岩分类结果图像进行灰度化处理，得到所述煤岩分类结果图像对应的灰度图像；采用阈值法对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像，所述二值化处理包括：将所述灰度图中灰度值大于灰度阈值的像素赋值为1，将所述灰度图中灰度值小于所述灰度阈值的像素赋值为0；对所述二值化图像进数学形态学的闭运算处理和开运算处理，得到数学形态学处理后图像；对所述数学形态学处理后图像进行边界跟踪处理，得到所述目标矿井采掘工作面的煤岩分界线。

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百度查询： 中国科学院武汉岩土力学研究所 武汉大学 煤岩分界线的识别方法、装置及电子设备