当前位置:主页 > 科技论文 > 安全工程论文 >

基于单目视觉的矿井电机车防撞预警系统的研究

发布时间:2017-09-30 07:26

  本文关键词:基于单目视觉的矿井电机车防撞预警系统的研究


  更多相关文章: 防撞预警 障碍物检测 特征提取 模板匹配 单目测距


【摘要】:电机车是煤矿井下的主要运输工具,其行车安全问题越来越受到人们的关注。基于此本文设计了一款电机车防撞预警系统,利用单目摄像机采集电机车前方的路况,选择适合于煤矿巷道环境的机器视觉算法,实现电机车前方的障碍物的识别和距离测量,并设定防撞措施,以达到提前预警的目的。本文的主要工作如下:(1)障碍物图像的预处理。对摄像机采集的图像进行噪声平滑处理,结合矿井巷道中图像的特点,采用基于小波分解的Retinex算法对图像进行对比度增强,然后将遗传算法与最大类间方差结合起来,对障碍物进行阈值分割,最后采用边缘检测和形态学处理将障碍物的大致轮廓提取出来。(2)障碍物的特征提取与识别分类。采用形状参数法对障碍物进行准确定位,去除背景中无关干扰,然后提出了改进型的轮廓不变矩对障碍物进行特征提取。最后,采用了形状参数和欧式距离相似度测量两种方法实现了障碍物的分类识别。(3)障碍物的距离测量。首先分析了摄像机的成像模型,然后对摄像机进行标定,获得摄像机的内参,最后根据小孔成像原理搭建了测距模型,计算出电机车与障碍物之间的距离。(4)防撞预警系统的设计。根据电机车的行车速度、安全距离和程序运行时间等要求,采用模块化思想,设计了系统软件。
【关键词】:防撞预警 障碍物检测 特征提取 模板匹配 单目测距
【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TD76;TP277
【目录】:
  • 致谢4-5
  • 摘要5-6
  • 英文摘要6-15
  • 1 绪论15-21
  • 1.1 课题研究背景与意义15-16
  • 1.2 国内外研究现状16-19
  • 1.3 论文创新工作19
  • 1.4 论文主要工作及章节安排19-21
  • 2 防撞预警系统中障碍物的检测与提取21-43
  • 2.1 电机车前方障碍物图像的预处理21-28
  • 2.2 电机车前方障碍物的轮廓粗提取28-39
  • 2.3 实验与分析39-42
  • 2.4 本章小结42-43
  • 3 电机车前方障碍物识别算法的设计43-59
  • 3.1 电机车前方障碍物的不变特征量的提取43-48
  • 3.2 电机车前方障碍物的识别分类48-50
  • 3.3 实验与分析50-57
  • 3.4 本章小结57-59
  • 4 基于单目视觉的障碍物距离测量59-75
  • 4.1 摄像机成像模型59-63
  • 4.2 摄像机的标定63-67
  • 4.3 电机车前方障碍物的距离测量67-68
  • 4.4 实验与分析68-73
  • 4.5 本章小结73-75
  • 5 基于单目视觉的电机车防撞预警系统的总体设计75-81
  • 5.1 防撞预警规则的设计75-76
  • 5.2 电机车防撞预警系统的总体实现76-80
  • 5.3 本章小结80-81
  • 6 总结与展望81-83
  • 参考文献83-89
  • 作者简历89-93
  • 学位论文数据集93

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 于吉红;吕俊伟;白晓明;郭宁;;改进的低阶轮廓矩特征推导方法[J];电光与控制;2013年01期

2 张威;孙玉秋;赵天玉;;一种基于频率域和空间域相结合的图像增强方法[J];长江大学学报(自科版);2013年19期

3 高向东;伍世全;王腾;;边缘不变矩匹配算法的列车闸瓦图像识别试验[J];机车电传动;2011年01期

4 苏开娜,刘忠云,耿超,吴默;公路智能车辆视觉辅助导航系统的研究[J];计算机工程;2002年09期

5 陈勇;黄席樾;杨尚罡;;汽车防撞预警系统的研究与发展[J];计算机仿真;2006年12期

6 杨宝灵;;井下辅助运输事故分析及控制策略探究[J];科技与企业;2013年20期

7 陈惠明;;图像欧氏距离在人脸识别中的应用研究[J];计算机工程与设计;2008年14期

8 陈婷;曾飞;;几种数字图像增强算法的比较[J];商品储运与养护;2008年05期

9 刘金朝,王成国;城市轨道车辆防碰撞性研究[J];现代城市轨道交通;2005年02期

10 刘亦书,杨力华,孙倩;轮廓矩不变量及其在物体形状识别中的应用[J];中国图象图形学报;2004年03期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 林娅静;基于视觉的选煤厂智能监控系统研究[D];中国矿业大学;2014年



本文编号:946879

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/anquangongcheng/946879.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户73acb***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com