矿井水灾感知：灰度共生矩阵与回归分析的创新应用

"这篇论文提出了一种新的矿井水灾感知方法，该方法结合了灰度共生矩阵和非线性回归分析，旨在解决图像识别在矿井水灾感知中的低识别率、不稳定性和时效性问题。通过对样本图像计算灰度共生矩阵，提取出对比度、差异性、齐次性、熵、相关性和能量等特征值，形成特征向量。然后，以这些特征向量到非线性回归方程的最小距离之和最大为原则，构建分类器，实现对矿井水灾的高效识别。实验结果显示，对于256×256分辨率的图像，该方法在特定数据集上的识别率达到96.33%，单张图像处理时间仅为16.2885 ms。" 在矿井水灾的预防和管理中，图像识别技术扮演着关键角色。传统的图像识别方法可能在复杂环境下的识别效果不佳，而本文提出的灰度共生矩阵与回归分析相结合的方法，旨在提高识别精度和响应速度。灰度共生矩阵是一种统计工具，可以捕捉图像纹理信息，提取出反映图像结构和模式的特征。这些特征对于区分不同地质条件（如无烟煤、砂岩）以及水灾状态至关重要。 非线性回归分析则被用来建立样本图像特征向量和水灾状态之间的关系模型，以优化分类效果。这种方法能够处理非线性关系，使得模型更适应矿井环境的复杂性。实验结果证明，这种方法在处理矿井水灾感知任务时，不仅识别率高，而且具有较好的实时性能。 此外，文件还提及了一系列与矿井安全相关的主题，包括智慧矿山与5G、WiFi6的结合，大采高工作面的智能化综采技术，基于大数据的液压支架故障诊断，刮板输送机链条张紧力监控，以及瓦斯抽采的智能化钻探技术等。这些技术都是为了提高煤矿安全生产水平，减少事故风险，尤其是与水灾相关的危险。 智慧矿山的发展趋势和关键技术，如物联网、云计算、光纤传感器、定位技术和大数据分析，都是确保矿井安全、提升生产效率的重要方向。通过这些先进技术的应用，可以实现远程监控、预测性维护、自动化操作和快速响应，从而降低矿井水灾等事故的风险，提高矿工的安全保障。