基于图像型的煤矿早期外因火灾预测及识别方法研究

针对传统煤矿井下火灾预测易受环境影响的不足,文中提出了一种基于图像型的煤矿外因火灾预报方法。文中基于火灾图像特征根据运动检测提取出疑似火灾区域,再根据颜色决策排除掉不具有火焰颜色的物体,最后再利用离散分形布朗增量场进行识别。实验结果表明,该算法对于小样本、非线性的分类问题效果显著,该法能较好地将煤矿井下的火源与干扰源区别开来,有较高的识别率和较强的鲁棒性,可降低误报、漏报。