煤矿井下视频图像增强与人员检测技术研究

发布时间：2020-07-13 12:12

【摘要】：视频监控的智能化是生产过程监控技术发展的重要方向。通过智能视频分析技术自动分析视频监控数据的异常现象,有助于及时发现监控场景中的突发事故并及时报警,对于生产过程的实时管理具有重要作用。智能视频监控可以避免由人工监视带来的漏报误报等问题,并能显著降低监控人员的工作量。以煤矿井下生产人员行为监控为研究对象,针对煤矿井下视频的特点,重点研究如何使得视频图像更清晰以及如何准确高效的检测出煤矿场景中的人员目标。主要进行了以下两个方面的研究:(1)煤矿井下退化图像的增强。煤矿井下环境受到井下粉尘、人工照明、水汽等的影响,井下视频质量很差,单单使用图像去噪的方法将不能够还原退化严重的雾尘图像。本文采用暗原色先验模型(DCP)与模糊理论相结合的方法完成井下视频图像的增强,使得增强后的图像光照分布相对均匀、细节更加清晰。(2)煤矿井下危险区域的矿工检测。针对煤矿井下矿工安全的重要性,实时定位井下设备重地、绞车运行的斜巷中是否有矿工没有提前撤离。在井下矿工的检测方面使用帧间差分法来完成视频中运动区域的提取及图像背景的更新,并用背景减除法完成前景的提取,之后使用轮廓特征参数以及HOG+SVM(梯度方向直方图+支持向量机)的方法完成井下矿工的检测。实验证明本文采用的图像增强方法比直方图均衡化和基于模糊理论的煤矿井下图像增强技术效果要更好。给出的矿工检测方法实时性强,检测识别率达86.7%,高于基于安全帽的矿工检测方法识别率,对于推进煤矿井下矿工的检测技术的提高有一定的现实意义。
【学位授予单位】：太原科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2753453