煤礦智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)關鍵技術的研究.pdf

1、目前我國大多數(shù)的煤礦視頻監(jiān)控系統(tǒng)還主要停留在人工監(jiān)控階段,智能化煤礦視頻監(jiān)控系統(tǒng)是發(fā)展的必然趨勢。它可以自動采集獲得視頻監(jiān)控圖像序列,進行實時運動目標檢測、識別和跟蹤,通過理解分析圖像畫面主動發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為、可疑目標和潛在危險,以快速合理的方式發(fā)出警報,指導啟動相應的聯(lián)動控制措施。煤礦智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實現(xiàn),需要綜合運用圖像處理、機器學習和計算機視覺等領域中的多項技術,本文對其中的四類關鍵技術進行研究,具體工作包括:
　　為了對伴有

2、隨機噪聲的煤礦霧塵圖像進行清晰化處理,提出一種基于DCPBF的去霧除塵和同步去噪算法。推導建立煤礦霧塵降質(zhì)圖像退化模型;設計基于暗原色先驗知識的環(huán)境光、粗略透射率估計方法與步驟;采用聯(lián)合雙邊濾波快速獲得精細透射率圖;依據(jù)圖像退化模型構(gòu)建正則化目標函數(shù),求取轉(zhuǎn)換圖像并進行高斯雙邊濾波,獲得去霧除塵圖像且同步實現(xiàn)噪聲的有效去除。
　　針對相對靜止的煤礦視頻監(jiān)控環(huán)境背景,采用背景減除法進行運動目標檢測。提出基于聚類技術的自適應背景建模與

3、更新方法,利用改進的FCM算法對像素灰度取值進行聚類,自適應選取不同個數(shù)的聚類構(gòu)建各像素背景模型,隨場景變化進行聚類修改、添加和刪除完成背景更新。聯(lián)合背景差分信息、三幀差分信息和空間鄰域信息進行前景檢測,通過改進的OTSU方法自動設置差分閾值。提出結(jié)合像素亮度和紋理特征的運動陰影檢測方法,依據(jù)在陰影覆蓋前后的灰度圖像中,像素具有亮度值相關性和紋理特征值不變性,實現(xiàn)運動陰影的檢測與去除。
　　將單目標跟蹤看作為目標和背景的在線分類問

4、題,選用線性SVM作為分類工具,提出一種添加樣本約簡機制的FLSVMIL方法實現(xiàn)分類器在線更新,并提出基于FLSVMIL的單目標跟蹤算法。由于可能受到無效歷史信息的干擾,并且難以處理樣本集非線性可分的問題,提出基于LSVMSE的單目標跟蹤算法,采用集成分類器進行運動目標跟蹤。
　　根據(jù)煤礦智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中多目標跟蹤的任務需求,提出基于UKF-MHT的多目標跟蹤算法。設計算法的基本框架,確定關鍵步驟的處理方法,其中包括跟蹤門設置、