本文關(guān)鍵詞：運(yùn)輸膠帶動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)源紅外視覺監(jiān)測(cè)關(guān)鍵問題研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：煤礦膠帶運(yùn)輸系統(tǒng)是煤炭生產(chǎn)的命脈,工作中的膠帶常會(huì)被轉(zhuǎn)載口處的矸石和金屬等尖銳危險(xiǎn)源劃裂,導(dǎo)致異物穿透或物料卡壓等膠帶縱向撕裂,最終導(dǎo)致煤炭運(yùn)輸重大生產(chǎn)安全事故。因此,運(yùn)輸膠帶動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)源在線監(jiān)測(cè)是預(yù)防運(yùn)輸膠帶被穿透、撕裂的關(guān)鍵措施,是煤炭企業(yè)安全、穩(wěn)定、高效運(yùn)行的必要條件。由于煤礦井下可視性差,有大量塵土且溫度和濕度的影響都嚴(yán)重制約著煤礦運(yùn)輸膠帶縱向撕裂在線檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,難以滿足煤礦安全生產(chǎn)的需求,因此,在惡劣環(huán)境中在線監(jiān)測(cè)識(shí)別事故及其危險(xiǎn)源并預(yù)警是亟待解決的科技難題。本文針對(duì)運(yùn)輸膠帶危險(xiǎn)源實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)的實(shí)際需求,首先介紹了現(xiàn)有的煤礦運(yùn)輸膠帶縱向撕裂及其危險(xiǎn)源的實(shí)際現(xiàn)狀,對(duì)現(xiàn)有的縱向撕裂及其危險(xiǎn)源檢測(cè)方法進(jìn)行了分析和總結(jié),分析了基于接觸式縱向撕裂檢測(cè)方法與非接觸式檢測(cè)方法的測(cè)量原理以及各個(gè)測(cè)量方法存在的弊端。本文提出了一種非接觸式運(yùn)輸膠帶動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)源紅外檢測(cè)方法,首先對(duì)運(yùn)輸膠帶紅外危險(xiǎn)源檢測(cè)方法進(jìn)行研究,并對(duì)紅外危險(xiǎn)源圖像進(jìn)行處理,引入?yún)^(qū)域分解、網(wǎng)格劃分的思想,根據(jù)雙向反射分布的原理對(duì)危險(xiǎn)源建立紅外光譜成像數(shù)學(xué)模型,并根據(jù)建立的模型計(jì)算危險(xiǎn)源在像面上的能量。分析不同危險(xiǎn)源與煤炭紅外輻射差異隨波長(zhǎng)的變化規(guī)律,將紅外光譜差異轉(zhuǎn)化為紅外視覺圖像特征變化,在對(duì)圖像進(jìn)行處理,得到危險(xiǎn)源信息。實(shí)驗(yàn)表明本文所述方法能在事故發(fā)生前就有效識(shí)別危險(xiǎn)源,且能直觀可靠的從背景中提取危險(xiǎn)源圖像。針對(duì)運(yùn)輸膠帶危險(xiǎn)源撕裂膠帶時(shí)狀態(tài)發(fā)生改變,故需要對(duì)識(shí)別出的危險(xiǎn)源進(jìn)行監(jiān)測(cè)跟蹤,本文通過對(duì)現(xiàn)有圖像跟蹤算法進(jìn)行研究,分析粒子濾波、擴(kuò)展卡爾曼濾波的跟蹤原理,并在此基礎(chǔ)上針對(duì)煤礦井下特有的條件,提出采用核窗寬自動(dòng)選取的Mean shift跟蹤識(shí)別算法,僅對(duì)核窗寬內(nèi)的危險(xiǎn)源圖像進(jìn)行處理,適應(yīng)危險(xiǎn)源縮放的同時(shí)減少了算法處理時(shí)間。同時(shí)引入高斯核函數(shù)的Mean shift算法,利用帶寬矩陣適應(yīng)危險(xiǎn)源的縮放和旋轉(zhuǎn)同時(shí)變化。本文算法能夠很好的跟蹤復(fù)雜條件下的危險(xiǎn)源,并通過對(duì)危險(xiǎn)源旋轉(zhuǎn)的識(shí)別判斷膠帶撕裂,有效降低縱向撕裂的產(chǎn)生,為煤炭企業(yè)安全穩(wěn)定生產(chǎn)奠定了基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：Mean shift 紅外光譜成像 運(yùn)動(dòng)危險(xiǎn)源識(shí)別 圖像處理 目標(biāo)跟蹤
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TD76;TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景及意義11-13
• 1.1.1 課題研究的背景11
• 1.1.2 課題研究的意義11-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 運(yùn)輸膠帶縱向撕裂在線檢測(cè)方法13-15
• 1.2.2 紅外光譜成像檢測(cè)理論現(xiàn)狀15-16
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排16-19
• 1.3.1 論文的主要研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 運(yùn)輸膠帶危險(xiǎn)源紅外檢測(cè)方法研究19-29
• 2.1 引言19
• 2.2 危險(xiǎn)源圖像檢測(cè)預(yù)處理19-23
• 2.2.1 空域自適應(yīng)濾波法19-23
• 2.2.2 中值濾波法23
• 2.3 紅外圖像危險(xiǎn)源目標(biāo)分割23-28
• 2.3.1 最大距離法23-25
• 2.3.2 局部熵的圖像分割法25-26
• 2.3.3 閾值分割法26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 運(yùn)輸膠帶紅外光譜成像動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)源檢測(cè)系統(tǒng)研究29-39
• 3.1 引言29
• 3.2 動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)源目標(biāo)的紅外光譜成像模型29-30
• 3.3 紅外圖像中灰度確定30-34
• 3.3.1 紅外光譜特性函數(shù)模型的確立31-32
• 3.3.2 成像特性建模32-34
• 3.4 紅外光譜成像檢測(cè)34-37
• 3.4.1 紅外波段選擇34-35
• 3.4.2 紅外光譜成像檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)35-37
• 3.5 本章小結(jié)37-39
• 第四章 紅外動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)源圖像跟蹤算法研究39-55
• 4.1 引言39
• 4.2 擴(kuò)展Kalman濾波算法研究39-44
• 4.2.1 貝葉斯濾波39-42
• 4.2.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波42-43
• 4.2.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波跟蹤危險(xiǎn)源實(shí)驗(yàn)與分析43-44
• 4.3 粒子濾波算法研究44-51
• 4.3.1 蒙特卡洛模擬44-45
• 4.3.2 粒子濾波原理及流程45-50
• 4.3.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波跟蹤危險(xiǎn)源實(shí)驗(yàn)與分析50-51
• 4.4 擴(kuò)展卡爾曼濾波與粒子濾波仿真比較51-53
• 4.5 本章小結(jié)53-55
• 第五章 基于均值移位的運(yùn)輸膠帶動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)源跟蹤識(shí)別方法55-67
• 5.1 引言55-56
• 5.2 基于Mean shift的跟蹤算法56-62
• 5.2.1 Mean shift跟蹤算法56-57
• 5.2.2 核窗寬的自動(dòng)選取57-59
• 5.2.3 算法實(shí)驗(yàn)59-62
• 5.3 基于Mean shift的優(yōu)化算法62-66
• 5.3.1 帶寬矩陣均值移位算法62-63
• 5.3.2 相似度測(cè)量63-64
• 5.3.3 算法實(shí)驗(yàn)64-65
• 5.3.4 運(yùn)輸膠帶危險(xiǎn)源跟蹤結(jié)果65-66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 第六章 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 全文工作總結(jié)67
• 6.2 進(jìn)一步研究展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 致謝73-75
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄75

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本文編號(hào)：417825