一种多特征融合井下片帮识别方法

本申请提出一种多特征融合井下片帮识别方法，包括：获取综采面第一区域的当前图像，通过混合高斯模型识别当前图像的感兴趣区域的前景像素，获取当前图像的前景图像；对前景图像进行连通域分析，判断是否存在至少一个疑似片帮框；并在存在至少一个疑似片帮框时，基于至少一个疑似片帮框中各疑似片帮框的运行状态以及是否与综采面的目标结构产生的目标物框重合，确定目标疑似片帮框；通过训练好的卷积神经网络CNN和视觉转换器ViT的混合模型对当前图像进行预测，得到至少一个大块煤图像的坐标信息和置信度信息；基于至少一个大块煤图像的坐标信息和置信度信息以及目标疑似片帮框，得到井下片帮的识别结果；能够准确设别综采面是否发生片帮现象。