【摘要】：視頻監(jiān)控的智能化是生產(chǎn)過程監(jiān)控技術(shù)發(fā)展的重要方向。通過智能視頻分析技術(shù)自動分析視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)的異�，F(xiàn)象,有助于及時發(fā)現(xiàn)監(jiān)控場景中的突發(fā)事故并及時報警,對于生產(chǎn)過程的實時管理具有重要作用。智能視頻監(jiān)控可以避免由人工監(jiān)視帶來的漏報誤報等問題,并能顯著降低監(jiān)控人員的工作量。以煤礦井下生產(chǎn)人員行為監(jiān)控為研究對象,針對煤礦井下視頻的特點,重點研究如何使得視頻圖像更清晰以及如何準(zhǔn)確高效的檢測出煤礦場景中的人員目標(biāo)。主要進(jìn)行了以下兩個方面的研究:(1)煤礦井下退化圖像的增強(qiáng)。煤礦井下環(huán)境受到井下粉塵、人工照明、水汽等的影響,井下視頻質(zhì)量很差,單單使用圖像去噪的方法將不能夠還原退化嚴(yán)重的霧塵圖像。本文采用暗原色先驗?zāi)Ｐ?DCP)與模糊理論相結(jié)合的方法完成井下視頻圖像的增強(qiáng),使得增強(qiáng)后的圖像光照分布相對均勻、細(xì)節(jié)更加清晰。(2)煤礦井下危險區(qū)域的礦工檢測。針對煤礦井下礦工安全的重要性,實時定位井下設(shè)備重地、絞車運(yùn)行的斜巷中是否有礦工沒有提前撤離。在井下礦工的檢測方面使用幀間差分法來完成視頻中運(yùn)動區(qū)域的提取及圖像背景的更新,并用背景減除法完成前景的提取,之后使用輪廓特征參數(shù)以及HOG+SVM(梯度方向直方圖+支持向量機(jī))的方法完成井下礦工的檢測。實驗證明本文采用的圖像增強(qiáng)方法比直方圖均衡化和基于模糊理論的煤礦井下圖像增強(qiáng)技術(shù)效果要更好。給出的礦工檢測方法實時性強(qiáng),檢測識別率達(dá)86.7%,高于基于安全帽的礦工檢測方法識別率,對于推進(jìn)煤礦井下礦工的檢測技術(shù)的提高有一定的現(xiàn)實意義。
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2753453