【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確高效的檢測出煤礦場景中的人員目標。主要進行了以下兩個方面的研究:(1)煤礦井下退化圖像的增強。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重的霧塵圖像。本文采用暗原色先驗模型(DCP)與模糊理論相結(jié)合的方法完成井下視頻圖像的增強,使得增強后的圖像光照分布相對均勻、細節(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,實時定位井下設備重地、絞車運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)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技術(shù)效果要更好。給出的礦工檢測方法實時性強,檢測識別率達86.7%,高于基于安全帽的礦工檢測方法識別率,對于推進煤礦井下礦工的檢測技術(shù)的提高有一定的現(xiàn)實意義。
【學位授予單位】：太原科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2753453