基于动目标特征提取的矿井目标监测

TD76%TD672; 矿井安全监控技术近年来发展日益成熟,但普遍针对的是矿井环境及设备等静态信息,由于人员对危险源的辩识不到位导致的事故时有发生.针对这一问题,进行井下动目标监控研究,对人员及车辆等动目标图像实时分析算法进行分析和改进,构建一种基于动目标特征提取的井下高危区域动目标监测和管理系统.采用结构化模板匹配的方法进行人员识别,采用改进的尺度不变特征变换提取行为特征,实现对人员的行为分析,采用时域空域特征结合的方法,对人员图像进行行为识别,采用卷积神经网络进行车辆图像识别.通过实验验证,系统对动目标的识别成功率达到99.3％,响应时间为1 s,在满足日常监控需要的同时,系统对突发事件响...

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Published in煤炭学报 Vol. 42; no. z2; pp. 603 - 610
Main Author 张立亚
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 煤矿应急避险技术装备工程研究中心,北京100013 01.12.2017
北京市煤矿安全工程技术研究中心,北京100013
煤炭科学技术研究院有限公司,北京100013
Subjects
moving target
动目标
mine monitoring
behavior analysis
矿井监控
图像识别
行为分析
image recognition
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Summary:TD76%TD672; 矿井安全监控技术近年来发展日益成熟,但普遍针对的是矿井环境及设备等静态信息,由于人员对危险源的辩识不到位导致的事故时有发生.针对这一问题,进行井下动目标监控研究,对人员及车辆等动目标图像实时分析算法进行分析和改进,构建一种基于动目标特征提取的井下高危区域动目标监测和管理系统.采用结构化模板匹配的方法进行人员识别,采用改进的尺度不变特征变换提取行为特征,实现对人员的行为分析,采用时域空域特征结合的方法,对人员图像进行行为识别,采用卷积神经网络进行车辆图像识别.通过实验验证,系统对动目标的识别成功率达到99.3％,响应时间为1 s,在满足日常监控需要的同时,系统对突发事件响应时间大大缩短,实现了对井下高危区域运动目标的监测.
ISSN:0253-9993
DOI:10.13225/j.cnki.jccs.2017.1333