本文關(guān)鍵詞：煤礦監(jiān)控圖像拼接與識(shí)別的方法研究

  更多相關(guān)文章： 煤礦監(jiān)控 感知礦山 智能監(jiān)控 圖像拼接 目標(biāo)識(shí)別 行為分析

【摘要】：煤礦安全事關(guān)井下礦工生命,視頻監(jiān)控是保障礦井安全生產(chǎn)的重要技術(shù)手段之一,但是由于現(xiàn)有煤礦視頻監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)控模式簡(jiǎn)單,人工監(jiān)視難以及時(shí)有效捕捉異常狀態(tài),不能滿足煤礦對(duì)安全監(jiān)控的要求。因此,在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中引入智能視頻感知、數(shù)字圖像處理等技術(shù),作為感知礦山的核心手段是十分必要的。然而煤礦監(jiān)控場(chǎng)景存在光照條件差、遮擋和礦塵干擾嚴(yán)重等特點(diǎn),造成視頻監(jiān)控圖像質(zhì)量嚴(yán)重下降,給視頻監(jiān)控中圖像拼接、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及其行為模式分析帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。本文針對(duì)煤礦井下特殊環(huán)境,圍繞基于礦井監(jiān)控視頻的圖像去噪、圖像增強(qiáng)、圖像拼接、復(fù)雜場(chǎng)景情況下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤識(shí)別及行為分析進(jìn)行研究,針對(duì)性的提出解決問(wèn)題的方法。本課題由淮北礦業(yè)集團(tuán)科研項(xiàng)目“多目標(biāo)礦用智能視頻傳感器研究”、江蘇省“333工程”項(xiàng)目“煤礦圖像拼接與識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究”(項(xiàng)目編號(hào):BRA2014048)、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“面向煤礦物聯(lián)網(wǎng)的分布式監(jiān)控信源高可靠壓縮編碼模型與方法”(項(xiàng)目編號(hào):51574232)資助,主要研究工作如下:(1)針對(duì)井下圖像光照度不夠、噪聲較大等特點(diǎn),提出了基于視覺(jué)特性的井下圖像去噪新方法。該方法采用CIELab均勻顏色空間,動(dòng)態(tài)自適應(yīng)決定濾波器權(quán)值,從而減少了圖像輪廓邊緣等細(xì)節(jié)信息的破壞,使去噪后的圖像更加清晰。(2)針對(duì)井下圖像質(zhì)量提升的需求,提出了將一種自適應(yīng)免疫遺傳算法應(yīng)用到圖像的增強(qiáng)處理,建立一種能根據(jù)圖像灰度自動(dòng)調(diào)節(jié)圖像質(zhì)量的非線性自適應(yīng)增強(qiáng)方法。利用新的免疫疫苗選擇策略和免疫操作方法,自動(dòng)尋找圖像非線性增強(qiáng)函數(shù)的最佳變換參數(shù),達(dá)到圖像增強(qiáng)的效果。(3)針對(duì)煤礦對(duì)大場(chǎng)景圖像監(jiān)控需求,提出了礦井監(jiān)控圖像自動(dòng)快速拼接方法。在結(jié)合Harris特征點(diǎn)提取算法和SIFT特征點(diǎn)提取算法優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,利用改進(jìn)的RANSAC算法對(duì)提取出來(lái)的特征點(diǎn)進(jìn)行提純匹配以及估計(jì)模型參數(shù),使算法抗尺度變化和抗噪性得到很大改善,并采用位置敏感散列算法,提高了圖像拼接的成功率與實(shí)時(shí)性。(4)針對(duì)煤礦復(fù)雜環(huán)境下智能視頻監(jiān)控的實(shí)際需求,提出了基于PCA-SIFT特征的智能視覺(jué)定位算法。將SIFT特征融入到Mean Shift跟蹤方法,提高智能視頻感知定位的準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性。(5)針對(duì)井下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別分析的需求,提出了基于快速傅立葉變換的快速模板匹配算法,在支持向量機(jī)分類訓(xùn)練構(gòu)建目標(biāo)模式和行為庫(kù)的基礎(chǔ)上,對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行行為分析。以上研究成果豐富了智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域研究的內(nèi)容,解決了構(gòu)建智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題,對(duì)于構(gòu)建煤礦智能監(jiān)控系統(tǒng)具有重要的支撐作用。
【關(guān)鍵詞】：煤礦監(jiān)控 感知礦山 智能監(jiān)控 圖像拼接 目標(biāo)識(shí)別 行為分析
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD76;TP391.41
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-17
• 1 緒論17-34
• 1.1 研究背景與意義17-21
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀21-29
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)29-33
• 1.4 小結(jié)33-34
• 2 基于視覺(jué)特性的圖像去噪新方法34-52
• 2.1 引言34-35
• 2.2 井下圖像噪聲分類35
• 2.3 常用的圖像去噪方法35-41
• 2.4 基于視覺(jué)特性的圖像去噪新方法41-48
• 2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析48-51
• 2.6 小結(jié)51-52
• 3 基于免疫遺傳的圖像自適應(yīng)增強(qiáng)方法52-71
• 3.1 引言52
• 3.2 傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)方法52-55
• 3.3 遺傳算法基本理論55-58
• 3.4 基于免疫遺傳的圖像自適應(yīng)增強(qiáng)方法58-66
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析66-70
• 3.6 小結(jié)70-71
• 4 基于Harris－SIFT的圖像自動(dòng)快速拼接方法71-88
• 4.1 引言71-72
• 4.2 基于角點(diǎn)檢測(cè)的圖像拼接算法72-75
• 4.3 SIFT算法75-78
• 4.4 井下監(jiān)控圖像序列全自動(dòng)快速拼接算法78-81
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析81-87
• 4.6 小結(jié)87-88
• 5 基于PCA－SIFT的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤識(shí)別及行為分析88-113
• 5.1 引言88
• 5.2 井下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別分析研究框架88-89
• 5.3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓提取89-94
• 5.4 基于PCA-SIFT的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤識(shí)別94-101
• 5.5 基于快速模板匹配的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)行為分析101-106
• 5.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析106-111
• 5.7 小結(jié)111-113
• 6 結(jié)論與展望113-116
• 6.1 結(jié)論113-114
• 6.2 展望114-116
• 參考文獻(xiàn)116-125
• 作者簡(jiǎn)歷125-128
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集128

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉素一;夏蕾;;基于元胞自動(dòng)機(jī)的織物圖像拼接[J];紡織學(xué)報(bào);2011年01期

2 李旋宇;陳榮保;;基于游程長(zhǎng)度和邊緣統(tǒng)計(jì)的圖像拼接檢測(cè)[J];齊齊哈爾大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年01期

3 孫剛,付文智,李明哲,蔡中義;圖像拼接在板類件三維測(cè)量中的應(yīng)用[J];塑性工程學(xué)報(bào);2003年05期

4 程琳;蔡曉婉;張國(guó)勇;;煤礦井下圖像拼接的算法研究[J];煤礦機(jī)電;2011年03期

5 李文亞;楊維宇;;圖像拼接及景深擴(kuò)展技術(shù)在金相檢驗(yàn)中的應(yīng)用[J];包鋼科技;2011年06期

6 林綺;馬鐵軍;;輪胎斷面測(cè)量系統(tǒng)的快速圖像拼接方法[J];橡膠工業(yè);2010年07期

7 ;射線探測(cè)技術(shù)與裝置[J];中國(guó)光學(xué)與應(yīng)用光學(xué)文摘;2000年03期

8 錢馳;張少華;吳秉羲;;基于精密移動(dòng)平臺(tái)的數(shù)字化切片技術(shù)[J];蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)(工科版);2012年06期

9 周虎;楊建國(guó);李蓓智;;基于互信息測(cè)度的平面圖像拼接及其測(cè)量技術(shù)[J];東華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年06期

10 韓冬;黃霞;李波;王翔;;透射電鏡多圖像拼接法測(cè)量納米氧化鎳的顆粒粒徑[J];電子顯微學(xué)報(bào);2009年03期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 田宏亮;王俊妮;岳鵬;;一種基于邊界閾值的圖像拼接融合算法[A];2013年（第五屆）西部光子學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

2 鄭金鑫;杜軍平;;基于Levenberg-Marquardt算法的圖像拼接研究[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第三分冊(cè)）[C];2009年

3 易端陽(yáng);唐萬(wàn)有;郝健強(qiáng);;印品檢測(cè)中相似測(cè)度算法在圖像拼接中的對(duì)比研究[A];顏色科學(xué)與技術(shù)——2012第二屆中國(guó)印刷與包裝學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2012年

4 謝凌霄;張茂軍;王云麗;高輝;;基于特征匹配的無(wú)縫圖像拼接方法[A];第十四屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)(CCSP-2009)論文集[C];2009年

5 高冠東;賈克斌;肖珂;;一種新的基于特征點(diǎn)匹配的圖像拼接方法[A];第十三屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

6 胡社教;陳宗海;劉年慶;;基于圖像灰度特征的全景圖像拼接[A];'2003系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2003年

7 馮桂蘭;田維堅(jiān);張薇;鮑峗;張宏建;;基于DSP的圖像拼接系統(tǒng)研究[A];中國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)2006年學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要集[C];2006年

8 賴力;周代全;黎川;王新;;Innova4100血管機(jī)下肢靜脈跟蹤造影中的圖像拼接[A];2010中華醫(yī)學(xué)會(huì)影像技術(shù)分會(huì)第十八次全國(guó)學(xué)術(shù)大會(huì)論文集[C];2010年

9 李騁進(jìn);;DR全下肢圖像拼接成像技術(shù)的臨床應(yīng)用[A];2010中華醫(yī)學(xué)會(huì)影像技術(shù)分會(huì)第十八次全國(guó)學(xué)術(shù)大會(huì)論文集[C];2010年

10 周劍軍;歐陽(yáng)寧;陳旭;黃先鋒;;一種基于Harris特征點(diǎn)的圖像拼接方法[A];全國(guó)第二屆信號(hào)處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議�？痆C];2008年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 山東 貓咪老爸;圖像拼接 天衣無(wú)縫[N];電腦報(bào);2003年

2 本報(bào)記者 劉霞;放飛想象的翅膀(二)[N];科技日?qǐng)?bào);2014年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

1 張樺;場(chǎng)景圖像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究[D];天津大學(xué);2008年

2 邵向鑫;數(shù)字圖像拼接核心算法研究[D];吉林大學(xué);2010年

3 姜代紅;煤礦監(jiān)控圖像拼接與識(shí)別的方法研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2015年

4 曾巒;基于不變特征的圖像拼接及軟同步直寫(xiě)硬盤(pán)記錄技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2012年

5 馮桂蘭;車載夜視導(dǎo)航系統(tǒng)的研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（西安光學(xué)精密機(jī)械研究所）;2007年

6 李新娥;大視場(chǎng)多光譜相機(jī)圖像拼接與融合技術(shù)研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所);2015年

7 朱云芳;基于圖像拼接的視頻編輯[D];浙江大學(xué);2006年

8 張德新;面陣航偵CCD相機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及其圖像拼接技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

9 趙凱;醫(yī)學(xué)影像中骨組織定量分析關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用[D];東北大學(xué);2012年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 岳昕;基于SIFT的全景圖像拼接方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 徐忠洋;航拍圖像拼接算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];遼寧大學(xué);2015年

3 吳金津;改進(jìn)的SIFT算法及其在圖像拼接中的應(yīng)用[D];湖南工業(yè)大學(xué);2015年

4 王鵬程;基于DSP的視頻拼接技術(shù)的研究[D];湖南工業(yè)大學(xué);2015年

5 宋佳乾;視頻圖像拼接優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)研究[D];寧夏大學(xué);2015年

6 徐止喜;基于匹配的圖像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2013年

7 蔡靜;粒計(jì)算在圖像拼接中的應(yīng)用研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2009年

8 于明言;一種基于時(shí)域和頻域特征的圖像拼接方法[D];大連理工大學(xué);2006年

9 張建偉;軍用望遠(yuǎn)鏡圖像拼接和融合技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];昆明理工大學(xué);2011年

10 王鴻;圖像拼接方法及其應(yīng)用研究[D];中南大學(xué);2013年

，

本文編號(hào)：1080906