井下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤及預(yù)警方法研究.pdf

1、安全生產(chǎn)是煤礦安全的一個(gè)永恒話題，其中安全運(yùn)輸是安全生產(chǎn)中的一個(gè)重要組成部分。目前，國(guó)內(nèi)煤礦井下都安裝了視頻設(shè)備，但如何充分利用這些設(shè)備提高井下機(jī)車撞人等軌道事故的預(yù)防能力有待進(jìn)一步研究，因此，本文研究基于視頻監(jiān)控的井下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤及預(yù)警方法，對(duì)于提高煤礦井下軌道事故的預(yù)防能力及煤礦安全生產(chǎn)具有重要意義。
　　首先，針對(duì)井下軌道上的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與識(shí)別問題，對(duì)井下視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用背景減除法和幀差分法相結(jié)合的方法，檢測(cè)出井下

2、軌道上的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。在此基礎(chǔ)上將目標(biāo)形狀特征和紋理特征相結(jié)合，采用基于特征匹配方法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。
　　其次，針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤問題，提出基于粒子濾波的井下多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法。在建立并初始化多目標(biāo)跟蹤列表的基礎(chǔ)上，通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程更新目標(biāo)狀態(tài)，計(jì)算并歸一化每個(gè)粒子權(quán)值，利用目標(biāo)狀態(tài)方程估計(jì)輸出跟蹤目標(biāo)的位置。該方法可有效克服前景目標(biāo)與背景灰度相似、目標(biāo)遮擋等情況的影響，具有較高的準(zhǔn)確率。
　　最后，針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的預(yù)警問題，

3、提出基于時(shí)間安全模型的井下預(yù)警算法。該算法首先監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度及方向，然后依據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)之間不同的狀態(tài)，計(jì)算出人與機(jī)車和人與軌道之間的歐式距離。將獲得的距離與基于時(shí)間安全預(yù)警模型計(jì)算所得的安全警戒值進(jìn)行比較，判斷是否存在安全隱患，制定安全預(yù)警決策。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提井下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤及預(yù)警方法利用視覺計(jì)算理論，可自動(dòng)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤軌道上的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并能夠有效監(jiān)測(cè)目標(biāo)之間的距離，做出預(yù)警提示，可提升煤礦行業(yè)信息化和智能化水