發(fā)布時(shí)間：2018-01-31 12:42

  本文關(guān)鍵詞： 井下監(jiān)控 PCA-SIFT算法 目標(biāo)識別　出處：《煤炭技術(shù)》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓識別是提升煤礦井下監(jiān)控預(yù)測價(jià)值的基礎(chǔ),也是監(jiān)控視頻系統(tǒng)的開發(fā)難點(diǎn)。通過提出PCA-SIFT算法,運(yùn)用該算法對煤礦監(jiān)控運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行識別,并將識別結(jié)果與傳統(tǒng)Mean Shift算法對比。結(jié)果表明:PCA-SIFT算法可更加清晰地識別出井下圖像輪廓,其幀處理效率和正確率更高,且運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤誤差十分穩(wěn)定,可有效防止跟蹤目標(biāo)丟失。
[Abstract]:A PCA - SIFT algorithm is proposed to identify the targets of coal mine monitoring , and the recognition result is compared with the traditional Mean Shift algorithm . The results show that PCA - SIFT algorithm can identify the outline of the borehole more clearly , the frame processing efficiency and the accuracy rate are higher , and the tracking error of the moving target is very stable , and the tracking target is effectively prevented from being lost .

【作者單位】： 淮安信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TD76
【正文快照】： 0引言煤礦監(jiān)控是確保煤礦安全作業(yè)的基礎(chǔ)工作,其監(jiān)控目標(biāo)除了機(jī)車和礦井結(jié)構(gòu)外,還包括人、帶式輸送機(jī)等運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。通過有效監(jiān)控,一旦出現(xiàn)異常,須及時(shí)發(fā)出警報(bào)并采取應(yīng)對措施。從煤礦運(yùn)行實(shí)踐來看,設(shè)備停運(yùn)、煤礦坍塌等生產(chǎn)事故的發(fā)生并不鮮見,其重要原因就是監(jiān)控?zé)o效、沒有能，

本文編號：1479089