本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺的煤礦井下鉆桿計(jì)數(shù)方法研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 瓦斯抽采 目標(biāo)檢測(cè) 目標(biāo)跟蹤 鉆桿計(jì)數(shù)系統(tǒng)

【摘要】：瓦斯爆炸、突出等瓦斯事故是煤礦生產(chǎn)過程中最大的一類安全隱患[1]。因此,對(duì)煤礦瓦斯綜合治理最有效的方法是瓦斯抽采技術(shù)。目前,對(duì)于瓦斯抽采鉆孔深度的測(cè)量基本采用隨鉆測(cè)量的方法進(jìn)行;而對(duì)于打鉆后的監(jiān)督測(cè)量,仍然采用人工抽檢探測(cè)的方式,存在極大的安全隱患。機(jī)器視覺技術(shù)是一門多學(xué)科融合的技術(shù),主要目的是獲取目標(biāo)的圖像信號(hào),并且通過圖像處理模塊對(duì)圖像進(jìn)行一系列的處理,從而檢測(cè)出目標(biāo)的特征信息,進(jìn)而與決策模塊以及控制模塊做出一定的協(xié)調(diào)。研究了一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的鉆桿計(jì)數(shù)系統(tǒng),通過對(duì)煤礦井下打鉆視頻圖像進(jìn)行智能處理,從而實(shí)現(xiàn)鉆桿的自動(dòng)計(jì)數(shù),該課題對(duì)于加強(qiáng)煤礦安全管理,具有重要意義。本系統(tǒng)首先在鉆機(jī)的鉆頭處設(shè)置標(biāo)識(shí)裝置,利用煤礦井下攝像儀拍攝瓦斯抽采鉆機(jī)的運(yùn)行圖像,并通過以太環(huán)網(wǎng)將圖像傳輸給工控機(jī)的圖像處理系統(tǒng),從而進(jìn)行圖像預(yù)處理、特征提取、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤,最終實(shí)現(xiàn)鉆桿的自動(dòng)計(jì)數(shù)。針對(duì)鉆機(jī)上標(biāo)識(shí)物的目標(biāo)檢測(cè)問題,對(duì)Vibe目標(biāo)檢測(cè)算法做了大量改進(jìn),提出了一個(gè)適用于井下鉆機(jī)前景區(qū)域檢測(cè)的目標(biāo)檢測(cè)方法。在初始化背景模型階段采用中值背景建模方法快速地劃定背景區(qū)以及前景區(qū)域;在背景檢測(cè)與更新階段采用自衰減的更新方式去除鬼影區(qū)域;在最后階段,提取Vibe檢測(cè)到的目標(biāo)的邊緣與原目標(biāo)取或運(yùn)算,最終得到較理想的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。針對(duì)鉆機(jī)上標(biāo)識(shí)物的跟蹤問題,傳統(tǒng)的Camshift算法對(duì)鉆桿標(biāo)識(shí)物的目標(biāo)跟蹤容易受到遮擋及工人頭燈光照的干擾,并且在計(jì)數(shù)初始時(shí)需要手動(dòng)框選標(biāo)識(shí)目標(biāo),為此,提出了一種基于改進(jìn)Camshift算法的鉆機(jī)標(biāo)識(shí)物目標(biāo)跟蹤算法:(1)采用模版匹配的方法定位跟蹤目標(biāo)在第一幀中的位置,取代鼠標(biāo)框選搜索窗口方式;(2)將運(yùn)動(dòng)特征與顏色特征相融合,來解決相似顏色干擾問題;(3)采用卡爾曼濾波器來解決部分遮擋問題。該算法在鉆頭標(biāo)識(shí)物跟蹤中具有一定的魯棒性。本系統(tǒng)硬件組成主要包括煤礦井下防爆攝像儀、光端機(jī)、視頻服務(wù)器、工控機(jī)和照明裝置等。應(yīng)用Visua1 Studio 2012+OpenCV函數(shù)庫(kù),開發(fā)了界面友好的圖像處理軟件系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了鉆桿的自動(dòng)計(jì)數(shù)。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)圖像所做的試驗(yàn)結(jié)果表明,本研究所設(shè)計(jì)的煤礦井下鉆桿自動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)的計(jì)數(shù)效度可達(dá)80%以上,基本滿足了實(shí)際的需求。
【關(guān)鍵詞】：瓦斯抽采 目標(biāo)檢測(cè) 目標(biāo)跟蹤 鉆桿計(jì)數(shù)系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD712.63;TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 選題背景及研究意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容12-14
• 1.4 本文的章節(jié)安排14-16
• 2 鉆桿計(jì)數(shù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案16-19
• 2.1 鉆桿計(jì)數(shù)的常見方法16-17
• 2.2 鉆機(jī)打鉆過程分析17
• 2.3 基于機(jī)器視覺的鉆桿計(jì)數(shù)方案17-18
• 2.3.1 鉆桿計(jì)數(shù)方案17-18
• 2.3.2 鉆桿計(jì)數(shù)具體方法18
• 2.4 本章小結(jié)18-19
• 3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤關(guān)鍵技術(shù)19-34
• 3.1 圖像預(yù)處理19-23
• 3.1.1 圖像降噪與增強(qiáng)20-22
• 3.1.2 HSV顏色空間模型22-23
• 3.1.3 RGB轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間23
• 3.2 目標(biāo)檢測(cè)常用方法23-28
• 3.2.1 光流法23-24
• 3.2.2 幀間差分法24-25
• 3.2.3 背景減除法25-26
• 3.2.4 Vibe目標(biāo)檢測(cè)算法26-28
• 3.3 目標(biāo)跟蹤常用方法28-33
• 3.3.1 基于運(yùn)動(dòng)分析的跟蹤29
• 3.3.2 基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的跟蹤29-31
• 3.3.3 基于模型匹配的跟蹤31-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 4 鉆機(jī)前景區(qū)域檢測(cè)方法34-43
• 4.1 Vibe目標(biāo)檢測(cè)算法優(yōu)點(diǎn)34-35
• 4.2 Vibe目標(biāo)檢測(cè)算法的不足35-37
• 4.2.1 鬼影區(qū)域問題35-36
• 4.2.2 靜止目標(biāo)問題36
• 4.2.3 目標(biāo)輪廓不完整問題36-37
• 4.3 改進(jìn)的Vibe目標(biāo)檢測(cè)算法37-40
• 4.3.1 解決鬼影區(qū)域38-39
• 4.3.2 解決靜止目標(biāo)問題39
• 4.3.3 解決目標(biāo)不完整問題39-40
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析40-41
• 4.5 本章小結(jié)41-43
• 5 鉆機(jī)標(biāo)識(shí)物跟蹤方法43-56
• 5.1 Camshift目標(biāo)跟蹤方法43-45
• 5.1.1 生成直方圖與反向投影圖43-44
• 5.1.2 Meanshift算法尋找質(zhì)心的過程44
• 5.1.3 Camshift算法詳細(xì)步驟44-45
• 5.2 基于卡爾曼濾波器的Camshift目標(biāo)跟蹤算法45-49
• 5.2.1 自動(dòng)化選擇搜索窗口46
• 5.2.2 運(yùn)動(dòng)特征模型46-47
• 5.2.3 多特征融合策略47-48
• 5.2.4 基于卡爾曼濾波器的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)48-49
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析49-55
• 5.3.1 用模版匹配的方法代替鼠標(biāo)框選搜索窗口49-50
• 5.3.2 將運(yùn)動(dòng)特征與顏色特征相結(jié)合代替了單一的顏色特征50-51
• 5.3.3 將卡爾曼濾波器與Camshift算法結(jié)合在一起51
• 5.3.4 測(cè)試改進(jìn)后算法跟蹤穩(wěn)定性51-53
• 5.3.5 改進(jìn)后的 Camshift 算法與其它跟蹤方法進(jìn)行對(duì)比53-55
• 5.4 本章小結(jié)55-56
• 6 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試56-62
• 6.1 系統(tǒng)概述56-57
• 6.1.1 系統(tǒng)硬件開發(fā)環(huán)境組成56-57
• 6.1.2 系統(tǒng)軟件開發(fā)環(huán)境57
• 6.2 軟件系統(tǒng)組成57-58
• 6.3 系統(tǒng)軟件界面與測(cè)試結(jié)果58-62
• 7 結(jié)論62-64
• 7.1 總結(jié)62-63
• 7.2 展望63-64
• 致謝64-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 附錄68

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：738365