摘要
一种基于多传感器融合的煤矸识别方法,该方法包括:在液压支架不同位置放置振动加速度传感器、声发射传感器、麦克风、高清相机和红外相机,并通过上述装置获取综放现场的振动信号、高频声波信号、声音数据、二维图像数据以及近红外数据,并对上述数据处理得到振动信号的多模态分量、二维梅尔倒谱图像、二维小波频谱图像,将处理得到的数据以及二维图像数据、近红外数据融合为多源数据,最后采用机器学习算法对多源数据进行分析,识别出二维图像中的煤矸。通过该方法能够实现对煤矸石的实时、准确识别,并能够在综放过程中实时反馈煤矸石的位置及大小,帮助操作人员及时调整作业策略,减少煤矸石对生产的影响。
技术关键词
二维图像数据
振动加速度传感器
多传感器融合
机器学习算法
液压支架
高清相机
声发射传感器
红外相机
识别方法
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