一种基于多传感器数据采集的煤矿井下安全防爆方法

摘要

本发明公开了一种基于多传感器数据采集的煤矿井下安全防爆方法，包括步骤：一、在煤矿井下工作面间隔布设多个与监控计算机通过CAN总线连接并通信的煤矿井下环境监测装置；二、多传感器数据采集及传输；三、计算机采用多传感器数据融合的方法对其接收到的数据进行分析处理后，判断是否进行安全报警，并通过给煤矿井下安全管控人员发送短信的方式将需要报警时的报警信息发送出去。本发明能够同时对煤粉尘颗粒、甲烷气体、C0气体、O2气体和CO2气体浓度进行采集，且通过多传感器数据融合，能够实现多指标的井下安全防爆，能够有效减少甚至避免煤矿安全事故发生，保护人们的生命财产安全，使用效果好，便于推广使用。

说明书

技术领域

本发明属于煤矿安全技术领域，具体涉及一种基于多传感器数据采集的煤矿井下安全防爆方法。

背景技术

中国是一个产煤大国，在未来相当长的时间内，煤炭仍是主要能源结构。然而，我国煤矿大多数为井工开采，不安全因素很多，瓦斯煤尘和火灾等灾害事故频繁发生，灾害事故危害严重，伤害人员多，中断生产时间长，损毁井巷工程或生产设备。因此，如何加强矿灾防治工作，如何正确处理安全与生产、安全与效益的关系，如何准确、实时、快速履行煤矿安全监测职能，保证抢险救灾、安全救护的高效运行，成为煤矿工作的重要任务。

现有技术中的煤矿井下安全防爆，主要靠检测瓦斯浓度或粉尘浓度实现，采用单独检测，单独报警的方式，没有进行多传感器数据采集，数据分散，且只能体现单一指标，实用性较差，煤矿安全事故还是时有发生，对人们的生命财产造成了极大损害。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于多传感器数据采集的煤矿井下安全防爆方法，其方法步骤简单，设计新颖合理，实现方便，能够同时对煤粉尘颗粒、甲烷气体、C0气体、O

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于多传感器数据采集的煤矿井下安全防爆方法，该方法包括以下步骤：

步骤一、在煤矿井下工作面间隔布设多个与监控计算机通过CAN总线连接并通信的煤矿井下环境监测装置，所述煤矿井下环境监测装置包括微处理器和为所述煤矿井下环境监测装置中各用电模块供电的电源模块，所述微处理器的输入端接有用于对煤矿井下环境中的粉尘图像进行拍摄的红外摄像头、用于对煤矿井下环境中的甲烷气体浓度进行实时检测的甲烷气体传感器、用于对煤矿井下环境中的C0气体浓度进行实时检测的C0气体传感器、用于对煤矿井下环境中的O

步骤二、多传感器数据采集及传输，具体过程为：

步骤201、红外摄像头对对煤矿井下环境中的粉尘图像进行拍摄并将拍摄到的煤粉尘红外图像传输给微处理器，甲烷气体传感器对煤矿井下环境中的甲烷气体浓度进行实时检测并将所检测到的信号输出给微处理器，C0气体传感器对煤矿井下环境中的C0气体浓度进行实时检测并将所检测到的信号输出给微处理器，O

步骤202、微处理器将同一时刻其采集到的煤粉尘红外图像、甲烷气体浓度、C0气体浓度、O

步骤三、计算机采用多传感器数据融合的方法对其接收到的数据进行分析处理后，判断是否进行安全报警，并通过给煤矿井下安全管控人员发送短信的方式将需要报警时的报警信息发送出去；其中，计算机采用多传感器数据融合的方法对其接收到的数据进行分析处理的具体过程为：

步骤301、煤粉尘图像识别，具体过程为：

步骤3011、图像增强处理，具体过程为：

步骤30111、计算机基于Retinex理论对煤粉尘红外图像进行图像增强处理；

步骤30112、计算机采用直方图均衡化算法对经过步骤201处理得到的煤粉尘红外图像进行图像增强处理；

步骤3012、图像分割处理：计算机采用区域生长分割算法对经过步骤二增强处理得到的煤粉尘红外图像进行图像分割处理；

步骤3013、进行煤尘重叠颗粒分离，识别出煤尘颗粒，具体过程为：

步骤30131、计算机对步骤3012处理得到的煤粉尘红外图像进行二值化处理，得到二值化图像；

步骤30132、计算机采用SIFT算法对步骤30131处理得到的二值化图像进行特征点提取，提取出煤尘重叠颗粒图像边缘曲线的特征点；

步骤30133、计算机采用调用重叠颗粒交点提取模块提取出步骤30132中提取得到的煤尘重叠颗粒图像边缘曲线的特征点中的重叠颗粒交点；

步骤30134、计算机采用果蝇算法进行煤尘重叠颗粒分离，识别出煤尘颗粒；

步骤302、多传感器数据融合：计算机对煤尘颗粒浓度、甲烷气体浓度、C0气体浓度、O

上述的一种基于多传感器数据采集的煤矿井下安全防爆方法，步骤30111中所述计算机基于Retinex理论对煤粉尘红外图像进行图像增强处理的具体过程为：

步骤301111、首先，将煤粉尘红外图像灰度化，然后，根据Retinex理论将煤粉尘红外图像S(x,y)分解为反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)；

步骤301112、采用取对数的方法将照射光分量和反射光分离，用公式表示为：

S(x,y)＝log(R(x,y))+log(L(x,y)) (A1)

步骤301113、采用高斯模板对煤粉尘红外图像S(x,y)做卷积进行低通滤波，得到低通滤波后的图像D(x,y)，用公式表示为：

D(x,y)＝S(x,y)*F(x,y) (A2)

其中，F(x,y)表示高斯滤波函数；

步骤301114、在对数域中，用原图像R(x,y)减去低通滤波后的图像D(x,y)，得到高频增强的图像G(x,y)，用公式表示为：

G(x,y)＝R(x,y)-log(D(x,y)) (A3)

步骤301115、对高频增强的图像G(x,y)取反对数，得到增强后的煤粉尘红外图像R′(x,y)：

R′(x,y)＝exp(G(x,y)) (A4)。

上述的一种基于多传感器数据采集的煤矿井下安全防爆方法，步骤30134中所述计算机采用果蝇算法进行煤尘重叠颗粒分离，识别出煤尘颗粒的具体过程为：

步骤4041、在每相邻两个重叠区域交点之间的特征点中随机抽取6个，对每相邻两个重叠区域交点之间的特征点进行椭圆拟合，得到椭圆的表达式ax

步骤4042、初始化果蝇群体位置；果蝇群体位置为步骤401中得到的椭圆的表达式中的6个参数a、b、c、d、e、h的一组值；

步骤4043、赋予果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向和距离；

步骤4044、计算与原点的距离D，再计算味道浓度判定值S；

步骤4045、把S带入味道浓度判定函数；

步骤4046、求此果蝇群体中的味道浓度最高的果蝇；

步骤4047、记录浓度值与X、Y的坐标值；

步骤4048、判定是否达到了预设的最大迭代次数，当达到最大的迭代次数时，结束，将最后一次迭代确定出的果蝇群体位置对应的椭圆的6个参数确定为最终进行椭圆拟合的椭圆的表达式ax

步骤301349、绘制椭圆并通过椭圆曲线将煤尘重叠颗粒分离，每个椭圆曲线内都围有一个识别出来的单个煤尘颗粒。

上述的一种基于多传感器数据采集的煤矿井下安全防爆方法，步骤30131中所述二值化图像中，目标区域的标记为1，背景区域的标记为0。

上述的一种基于多传感器数据采集的煤矿井下安全防爆方法，步骤30133中计算机采用调用重叠颗粒交点提取模块提取出步骤30132中提取得到的煤尘重叠颗粒图像边缘曲线的特征点中的重叠颗粒交点的具体过程为：

步骤301331、令p

步骤301332、根据公式

步骤301333、判断条件

上述的一种基于多传感器数据采集的煤矿井下安全防爆方法，步骤301333中所述I

上述的一种基于多传感器数据采集的煤矿井下安全防爆方法，步骤4048中所述预设的最大迭代次数为200次。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

1、本发明的方法步骤简单，设计新颖合理，实现方便。

2、本发明能够同时对煤粉尘颗粒、甲烷气体、C0气体、O

3、本发明在进行煤粉尘图像识别时，先对煤尘重叠颗粒图像的边缘曲线进行特征点定位，再提取特征点中的重叠颗粒交点，提高了边缘的敏感性，同时降低了对噪声的敏感性，通过特征点定位降低了代表煤尘颗粒边缘的点数，也减少了后续交点提取的计算量，有利于寻找出真正的交点，能够提高重叠颗粒识别的精度。

4、本发明在进行煤粉尘图像识别时，采用果蝇算法进行煤尘重叠颗粒分离，能够合理地分离出煤尘重叠颗粒，获得较好的鲁棒性，在对比度较低图像的二值化处理可获得较好效果；识别效果良好稳定，速度快且对图像有极强的兼容性。

5、本发明的实用性强，能够很好地应用于煤矿井下安全防爆中，使用效果好，便于推广使用。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明的方法流程框图。

具体实施方式

如图1所示，本发明的基于多传感器数据采集的煤矿井下安全防爆方法，包括以下步骤：

步骤一、在煤矿井下工作面间隔布设多个与监控计算机通过CAN总线连接并通信的煤矿井下环境监测装置，所述煤矿井下环境监测装置包括微处理器和为所述煤矿井下环境监测装置中各用电模块供电的电源模块，所述微处理器的输入端接有用于对煤矿井下环境中的粉尘图像进行拍摄的红外摄像头、用于对煤矿井下环境中的甲烷气体浓度进行实时检测的甲烷气体传感器、用于对煤矿井下环境中的C0气体浓度进行实时检测的C0气体传感器、用于对煤矿井下环境中的O

步骤二、多传感器数据采集及传输，具体过程为：

步骤201、红外摄像头对对煤矿井下环境中的粉尘图像进行拍摄并将拍摄到的煤粉尘红外图像传输给微处理器，甲烷气体传感器对煤矿井下环境中的甲烷气体浓度进行实时检测并将所检测到的信号输出给微处理器，C0气体传感器对煤矿井下环境中的C0气体浓度进行实时检测并将所检测到的信号输出给微处理器，O

步骤202、微处理器将同一时刻其采集到的煤粉尘红外图像、甲烷气体浓度、C0气体浓度、O

步骤三、计算机采用多传感器数据融合的方法对其接收到的数据进行分析处理后，判断是否进行安全报警，并通过给煤矿井下安全管控人员发送短信的方式将需要报警时的报警信息发送出去；其中，计算机采用多传感器数据融合的方法对其接收到的数据进行分析处理的具体过程为：

步骤301、煤粉尘图像识别，具体过程为：

步骤3011、图像增强处理，具体过程为：

步骤30111、计算机基于Retinex理论对煤粉尘红外图像进行图像增强处理；

步骤30112、计算机采用直方图均衡化算法对经过步骤201处理得到的煤粉尘红外图像进行图像增强处理；

步骤3012、图像分割处理：计算机采用区域生长分割算法对经过步骤二增强处理得到的煤粉尘红外图像进行图像分割处理；

步骤3013、进行煤尘重叠颗粒分离，识别出煤尘颗粒，具体过程为：

步骤30131、计算机对步骤3012处理得到的煤粉尘红外图像进行二值化处理，得到二值化图像；

步骤30132、计算机采用SIFT算法对步骤30131处理得到的二值化图像进行特征点提取，提取出煤尘重叠颗粒图像边缘曲线的特征点；

步骤30133、计算机采用调用重叠颗粒交点提取模块提取出步骤30132中提取得到的煤尘重叠颗粒图像边缘曲线的特征点中的重叠颗粒交点；

步骤30134、计算机采用果蝇算法进行煤尘重叠颗粒分离，识别出煤尘颗粒；

步骤302、多传感器数据融合：计算机对煤尘颗粒浓度、甲烷气体浓度、C0气体浓度、O

本方法中，步骤30111中所述计算机基于Retinex理论对煤粉尘红外图像进行图像增强处理的具体过程为：

步骤301111、首先，将煤粉尘红外图像灰度化，然后，根据Retinex理论将煤粉尘红外图像S(x,y)分解为反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)；

步骤301112、采用取对数的方法将照射光分量和反射光分离，用公式表示为：

S(x,y)＝log(R(x,y))+log(L(x,y)) (A1)

步骤301113、采用高斯模板对煤粉尘红外图像S(x,y)做卷积进行低通滤波，得到低通滤波后的图像D(x,y)，用公式表示为：

D(x,y)＝S(x,y)*F(x,y) (A2)

其中，F(x,y)表示高斯滤波函数；

步骤301114、在对数域中，用原图像R(x,y)减去低通滤波后的图像D(x,y)，得到高频增强的图像G(x,y)，用公式表示为：

G(x,y)＝R(x,y)-log(D(x,y)) (A3)

步骤301115、对高频增强的图像G(x,y)取反对数，得到增强后的煤粉尘红外图像R′(x,y)：

R′(x,y)＝exp(G(x,y)) (A4)。

本方法中，步骤30134中所述计算机采用果蝇算法进行煤尘重叠颗粒分离，识别出煤尘颗粒的具体过程为：

步骤4041、在每相邻两个重叠区域交点之间的特征点中随机抽取6个，对每相邻两个重叠区域交点之间的特征点进行椭圆拟合，得到椭圆的表达式ax

步骤4042、初始化果蝇群体位置；果蝇群体位置为步骤401中得到的椭圆的表达式中的6个参数a、b、c、d、e、h的一组值；

步骤4043、赋予果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向和距离；

步骤4044、计算与原点的距离D，再计算味道浓度判定值S；

步骤4045、把S带入味道浓度判定函数；

步骤4046、求此果蝇群体中的味道浓度最高的果蝇；

步骤4047、记录浓度值与X、Y的坐标值；

步骤4048、判定是否达到了预设的最大迭代次数，当达到最大的迭代次数时，结束，将最后一次迭代确定出的果蝇群体位置对应的椭圆的6个参数确定为最终进行椭圆拟合的椭圆的表达式ax

步骤301349、绘制椭圆并通过椭圆曲线将煤尘重叠颗粒分离，每个椭圆曲线内都围有一个识别出来的单个煤尘颗粒。

本方法中，步骤30131中所述二值化图像中，目标区域的标记为1，背景区域的标记为0。

本方法中，步骤30133中计算机采用调用重叠颗粒交点提取模块提取出步骤30132中提取得到的煤尘重叠颗粒图像边缘曲线的特征点中的重叠颗粒交点的具体过程为：

步骤301331、令p

步骤301332、根据公式

步骤301333、判断条件

本方法中，步骤301333中所述I

本方法中，步骤4048中所述预设的最大迭代次数为200次。

综上所述，本发明能够同时对煤粉尘颗粒、甲烷气体、C0气体、O

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。