煤礦智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、目前我國(guó)大多數(shù)的煤礦視頻監(jiān)控系統(tǒng)還主要停留在人工監(jiān)控階段,智能化煤礦視頻監(jiān)控系統(tǒng)是發(fā)展的必然趨勢(shì)。它可以自動(dòng)采集獲得視頻監(jiān)控圖像序列,進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤,通過(guò)理解分析圖像畫面主動(dòng)發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為、可疑目標(biāo)和潛在危險(xiǎn),以快速合理的方式發(fā)出警報(bào),指導(dǎo)啟動(dòng)相應(yīng)的聯(lián)動(dòng)控制措施。煤礦智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn),需要綜合運(yùn)用圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域中的多項(xiàng)技術(shù),本文對(duì)其中的四類關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,具體工作包括:
　　為了對(duì)伴有

2、隨機(jī)噪聲的煤礦霧塵圖像進(jìn)行清晰化處理,提出一種基于DCPBF的去霧除塵和同步去噪算法。推導(dǎo)建立煤礦霧塵降質(zhì)圖像退化模型;設(shè)計(jì)基于暗原色先驗(yàn)知識(shí)的環(huán)境光、粗略透射率估計(jì)方法與步驟;采用聯(lián)合雙邊濾波快速獲得精細(xì)透射率圖;依據(jù)圖像退化模型構(gòu)建正則化目標(biāo)函數(shù),求取轉(zhuǎn)換圖像并進(jìn)行高斯雙邊濾波,獲得去霧除塵圖像且同步實(shí)現(xiàn)噪聲的有效去除。
　　針對(duì)相對(duì)靜止的煤礦視頻監(jiān)控環(huán)境背景,采用背景減除法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。提出基于聚類技術(shù)的自適應(yīng)背景建模與

3、更新方法,利用改進(jìn)的FCM算法對(duì)像素灰度取值進(jìn)行聚類,自適應(yīng)選取不同個(gè)數(shù)的聚類構(gòu)建各像素背景模型,隨場(chǎng)景變化進(jìn)行聚類修改、添加和刪除完成背景更新。聯(lián)合背景差分信息、三幀差分信息和空間鄰域信息進(jìn)行前景檢測(cè),通過(guò)改進(jìn)的OTSU方法自動(dòng)設(shè)置差分閾值。提出結(jié)合像素亮度和紋理特征的運(yùn)動(dòng)陰影檢測(cè)方法,依據(jù)在陰影覆蓋前后的灰度圖像中,像素具有亮度值相關(guān)性和紋理特征值不變性,實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)陰影的檢測(cè)與去除。
　　將單目標(biāo)跟蹤看作為目標(biāo)和背景的在線分類問(wèn)

4、題,選用線性SVM作為分類工具,提出一種添加樣本約簡(jiǎn)機(jī)制的FLSVMIL方法實(shí)現(xiàn)分類器在線更新,并提出基于FLSVMIL的單目標(biāo)跟蹤算法。由于可能受到無(wú)效歷史信息的干擾,并且難以處理樣本集非線性可分的問(wèn)題,提出基于LSVMSE的單目標(biāo)跟蹤算法,采用集成分類器進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤。
　　根據(jù)煤礦智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中多目標(biāo)跟蹤的任務(wù)需求,提出基于UKF-MHT的多目標(biāo)跟蹤算法。設(shè)計(jì)算法的基本框架,確定關(guān)鍵步驟的處理方法,其中包括跟蹤門設(shè)置、