针对在光电偏振成像模式下缺乏行之有效的水下运动目标探测方法的问题,提出了一种基于水面特征波纹的水下运动目标检测算法。通过海面风生重力波模型和水下运动目标的水面特征波纹模型,仿真得到不同状态下的海面混合波纹图像,用于算法研究及证明;采用Radon变换提取波纹的线性特征,并通过均值滤波和标准归一化处理消除Radon变换对检测的影响;采用双邻域自适应门限法提取Radon变换域中的局部峰值点,利用连续小波变换进行特征提取,并用支持向量机(SVM)判断峰值点真伪,提高检测的准确率。实验结果证明了本文算法对特征波纹检测的可行性。该算法为探测水下运动目标提供了一种新的有效途径。

矿井突水一直威胁着煤矿井下施工人员的生命安全, 准确且快速识别矿井突水水源类型对于矿井的安全生产起到关键性作用。 激光诱导荧光(LIF)光谱技术识别矿井突水水源, 有效避免了常规的水化学法需要测定多种化学参数, 水源识别时间过长的缺点。 提出一种间隔偏最小二乘法(iPLS)与粒子群联合支持向量分类算法(PSO-SVC)相结合的方法, iPLS算法常应用于光谱波段优选和模型的回归分析, PSO-SVC则在机器学习领域有着重要的应用, 激光诱导荧光技术具有快速的时间响应、 测量精度高等特点, iPLS和PSO-SVC算法运用于光谱图和光谱数据的分析, 进而可以对突水水源类型识别分类。 首先, 用淮南矿区采集到的7种(每种水样30组)共210组荧光光谱数据进行实验, 对老空水、 灰岩水、 灰岩水和老空水不同体积比混合水样的激光诱导荧光光谱图的差异性进行分析。 比较了留出法和Kennard-Stone样本划分方法所得到的PSO-SVC模型分类准确率, 采用留出法得到的训练集水样(140组)和测试集水样(70组)作为实验样本。 其次, 用iPLS算法将全光谱波段依次按10～25波段区间进行等分, 选取划分区间的RMSECV(交叉验证均方根误差)值小于全光谱波段RMSECV值(阈值)的波段作为特征波段, 结合光谱图对比分析了划分10和14个子区间的建模结果, 发现通过直接观察得到的特征波段与iPLS算法筛选出的特征波段存在误差。 最后, 在不进行去噪、 降维等预处理条件下, 根据iPLS划分不同区间数的评价指标统计数据, 选取划分11个区间所筛选出具有561个波长点的410.078～478.424和545.078～674.104 nm特征波段范围数据作为PSO-SVC模型的输入, 以iPLS结合PSO-SVC算法筛选出的特征波段与全光谱波段、 直接观察得到波段建模准确率相比, 训练集与测试集的分类准确率高达100%, PSO寻优到的最佳惩罚系数c为1.367 0, 核函数参数g为0.576 2。 从实验结果可以看出, 利用iPLS进行荧光光谱的特征波段筛选是切实可行的, 提取出的特征波段能充分反映出全光谱波段的有效信息, 为激光诱导荧光光谱技术用于矿井突水水源精准在线识别的研究提供了理论依据。