基于支持向量機(jī)的人員識(shí)別及其在井下斜巷軌道交通智能監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、井下斜巷運(yùn)輸存在一定的安全隱患,本文結(jié)合現(xiàn)代數(shù)字視頻監(jiān)控技術(shù)以及人工智能模式識(shí)別技術(shù),針對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了深入的研究。根據(jù)相關(guān)研究成果開發(fā)了井下斜巷運(yùn)輸?shù)闹悄鼙O(jiān)控系統(tǒng),該系統(tǒng)可以有效的消除井下交通安全隱患。
　　論文的主要工作以及與貢獻(xiàn)如下:
　　(1)視頻前端處理算法。視頻前端處理對(duì)于圖像的模式識(shí)別是非常關(guān)鍵的,在視頻穩(wěn)像方面,本文提出了基于Harris角點(diǎn)的視頻穩(wěn)像算法。在視頻目標(biāo)分割方面,研究了多種算法,并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

2、了針對(duì)斜巷運(yùn)輸視頻,連續(xù)幀雙差分法分割效果最好。
　　(2)圖像特征提取算法。對(duì)于圖像模式識(shí)別,必須提取圖像的有效識(shí)別特征,本文從圖像的顏色、紋理、統(tǒng)計(jì)、幾何、空間關(guān)系的角度,研究了提取目標(biāo)有效識(shí)別特征的算法,這些算法收斂速度以及提取的特征滿足模式識(shí)別以及系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行的需要。
　　(3)圖像模式識(shí)別算法。有效識(shí)別視頻中的目標(biāo)是我們系統(tǒng)的核心,本文探索了基于harr特征的識(shí)別算法,基于主元分析的PCA識(shí)別算法,模板匹配算法,以