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Método mejorado de seguimiento de píxeles con tamaño de plantilla adaptable para controlar el hundimiento de minas de gran gradiente
La vigilancia de las deformaciones de gran gradiente causadas por la minería del carbón es de gran importancia para la prevención y gestión de catástrofes en zonas mineras. El método interferométrico de radar de apertura sintética (InSAR) capta con precisión la deformación del terreno de pequeño gradiente en el borde de la cuenca de subsidencia, pero no es fiable para captar la deformación de gran gradiente. El método de seguimiento de píxeles basado en la intensidad (por ejemplo, el método de correlación cruzada normalizada (NCC)) puede superar las limitaciones del gradiente de desplazamiento máximo detectable de InSAR y la incoherencia. Sin embargo, el método de seguimiento de píxeles es sensible al tamaño de la plantilla. Es difícil estimar con precisión el hundimiento del terreno mediante el método convencional de seguimiento de píxeles con un tamaño de plantilla fijo. En este trabajo se redefine la relación señal-ruido (SNR) y se propone un método mejorado de adaptación local del tamaño de la plantilla mediante la identificación adaptativa de la plantilla óptima basada en la maximización de la SNR redefinida. El radio de restricción se utiliza para limitar el área de búsqueda en este método mejorado. La frecuencia de representación errónea se reduce encontrando el pico de la superficie del coeficiente de correlación dentro del área de búsqueda. Para probar este algoritmo se utilizan tanto datos de simulación como datos reales de hundimiento del terreno. Los resultados muestran que este método puede mejorar la precisión del seguimiento en comparación con el método tradicional de seguimiento de píxeles para un tamaño de plantilla fijo.
Autores: Jilei, Huang; Kazhong, Deng; Hongdong, Fan; Shaogang, Lei; Shiyong, Yan; Lei, Wang
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2017
Disponible con Suscripción Virtualpro
Categoría
Licencia
Consultas: 10
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Journal of Sensors
Volume 2017, Article ID 3059159, 11 pages
https://doi.org/10.1155/2017/3059159
Jilei Huang 1, 2, Kazhong Deng 2, Hongdong Fan 2, 3, Shaogang Lei 2, Shiyong Yan 2, Lei Wang 2
1 , China
2 , China
3 , China
Academic Editor: Hyung-Sup Jung
Contact: js@hindawi.com