文献类型：专利

中文题名：一种煤矿井下视频多维度增强与专项违规行为智能识别方法

作者：李啟烜 赵训 刘萍 廖泽 丁玥 陈昌孟 胡大磊 程娟 朱洪樟

第一作者：李啟烜

机构：[1]贵州理工学院;

第一机构：贵州理工学院

专利类型：发明公开

申请号：CN202610356592.3

申请日：20260323

申请人地址：550025 贵州省贵阳市花溪区博士路

公开日：20260616

代理人：李孟轩

代理机构：北京恒律知识产权代理有限公司 11416

语种：中文

中文关键词：煤矿井下;视频;多维度;违规;智能识别;视频增强;去雾;失焦;修复;超分辨率;三级处理;流程;通道;先验;算法;去除;雾尘;干扰;模糊模型;振动;图像;ESRGAN;分辨率模型;视频分辨率;强化;小目标特征;裂缝;小型工具;安全带挂钩;场景

年份：2026

摘要：本发明公开了一种煤矿井下视频多维度增强与专项违规行为智能识别方法，属于煤矿视频处理与智能识别技术领域，包括：S1、多维度视频增强：采用去雾、失焦修复及超分辨率的三级处理流程；S2、专项场景特征提取：煤矿井下掘进面及猴车作业场景采用差异化特征提取方案；S3、专项违规识别：掘进面场景采用FasterR?CNN算法检测支护状态，猴车场景采用YOLOv8算法检测违规携带物品。本发明解决了未形成多维度增强及专项场景适配的一体化方案的问题。本发明的画面清晰度提升50%，目标特征辨识度提升45%；掘进面未临时支护识别准确率达99.1%，猴车违规携带物品识别准确率达98.8%。