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1、隨著視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展,智能視頻監(jiān)控技術(shù)已應(yīng)用到各種領(lǐng)域。目前井下膠帶輸送機(jī)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)大多數(shù)是通過(guò)監(jiān)控設(shè)備進(jìn)行人工監(jiān)視,還達(dá)不到智能監(jiān)測(cè),因此研究井下膠帶輸送機(jī)的智能視頻監(jiān)測(cè)技術(shù)具有重要作用。本文通過(guò)分析井下膠帶輸送機(jī)的常見(jiàn)故障,提出了井下膠帶輸送機(jī)速度監(jiān)測(cè)和跑偏監(jiān)測(cè)的技術(shù)方案,通過(guò)監(jiān)測(cè)膠帶輸送機(jī)速度和輸送帶直線特征參數(shù)來(lái)判斷輸送機(jī)異常的發(fā)生,從而輔助人工實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視頻監(jiān)測(cè)。
研究了適合井下視頻圖像特點(diǎn)的圖像預(yù)處理方法,首先通過(guò)
2、降噪評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)比較了多種圖像濾波方法,本文使用雙邊濾波法作為圖像降噪的方法,然后采用多尺度Retinex圖像增強(qiáng)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)井下膠帶輸送機(jī)視頻圖像的增強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,圖像濾波和圖像增強(qiáng)的效果很好,增強(qiáng)了圖像的低亮度區(qū)域和抑制了高亮度區(qū)域。
井下膠帶輸送機(jī)的速度監(jiān)測(cè)方法是先判定輸送帶上是否存在煤塊目標(biāo),若存在煤塊目標(biāo)則采用基于煤塊的膠帶輸送機(jī)速度監(jiān)測(cè)方法,若不存在煤塊目標(biāo)則采用本文提出的基于角點(diǎn)的膠帶輸送機(jī)速度監(jiān)測(cè)方法?;诮屈c(diǎn)
3、的膠帶輸送機(jī)速度監(jiān)測(cè)方法首先采用幀差法對(duì)視頻圖像進(jìn)行背景建模,然后采用Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)算法從前景圖像上檢測(cè)角點(diǎn)特征,其次使用金字塔LK光流法跟蹤這些角點(diǎn),最后計(jì)算膠帶輸送機(jī)上角點(diǎn)的速度從而完成對(duì)膠帶輸送機(jī)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)。
針對(duì)井下膠帶輸送機(jī)的運(yùn)動(dòng)跑偏監(jiān)測(cè)方法首先采用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè),得到視頻圖像的邊緣二值圖像;其次采用Hough變換檢測(cè)輸送帶的邊緣直線特征,并設(shè)置圖像的感興趣區(qū)域;再次針對(duì)輸送帶邊緣直線的
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