[發明專利]基于圖像處理的礦用電機車行人監測方法及報警系統

無效

• 申請號: 201210187403.2
• 申請日: 2012-06-01
• 公開（公告）號: CN102700569A
• 公開（公告）日: 2012-10-03
• 發明（設計）人: 唐超禮;黃友銳;曲立國;史明;張俊卿
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: B61L15/00
• 分類號: B61L15/00;G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于煤礦安全運輸領域，涉及一種基于圖像處理的礦用電機車行人監測方法及報警系統。

背景技術

礦用電機車主要用于井下運輸大巷和地面的長距離運輸，完成對煤炭、矸石、材料、設備、人員的運送。由于煤礦井下環境復雜，電機車運行頻繁，運行距離較長；巷道窄，既作為行人巷道，又作為運輸巷道，因此時常出現行人不遵守交通規則或者機車司機疲勞、疏忽、誤判斷、麻痹等狀況。而機車司機又是電機車安全行駛的關鍵，因此往往出現由于上述狀況而造成人身傷害事故。鑒于此種情況，國內外嘗試了各種方案如采用超聲波、紅外線和激光等對電機車前行道路上的行人進行識別報警，但由于井下的特殊使用環境，這些方案都存在一些局限性。如超聲波監測設備在長距離的巷道中使用時，其反射波將過于微弱，使得靈敏度下降，精度很低，最佳距離為4-5米，然而為了使司機有足夠的時間對報警信號做出反應，同時考慮到電機車的剎車距離，至少需要對在30米以外軌道上的行人進行精確的識別報警。若采用紅外監測，雖然測量距離較超聲波有所提高，但其定位精度較差，無法正確的判斷前方的行人是位于軌道上，還是在軌道兩側的人行道正常行走。采用激光監測設備測量精度非常高，但其作為一種精密儀器對使用環境要求很高，安裝在高速行駛并且不斷振動的車體上難以保證其正常運行。提出一種新的解決方案來處理電機車運輸過程中的這一重大安全隱患是非常必要。

我們在對國內相關科研院所和現代化礦井做了廣泛調研的基礎上，將新型的圖像處理技術應用于電機車行人檢測中，設計了基于圖像處理的礦用電機車行人監測報警系統。電機車安裝該系統后，該系統能進行復雜的背景下的運動目標識別，提取出目標距離估計算法和報警處理方案，對機車前方行人進行檢測報警，提高了礦用電機車運輸安全性能，改變了過去僅僅靠機車司機肉眼進行觀察的局面，電機車撞人的現象得到了有效制止，大大提高了煤礦電機車運輸環節的安全可靠性及自動化管理水平。本系統中紅外攝像儀的采用使得無論井下的光線亮暗，都不影響該系統的使用。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于圖像處理的礦用電機車行人監測方法及報警系統，以實現對電機車前進軌道上的行人進行監測報警。

為了達到上述目的，本發明所采用的技術方案為：

基于圖像處理的礦用電機車行人監測方法及報警系統，其特征在于：所述系統包括視頻采集模塊、圖像處理模塊和聲光報警模塊。所述視頻采集模塊用紅外攝像儀對電機車前方的圖像進行采集。所述圖像處理模塊包括圖像預處理、鐵軌的識別和擬合、行人的識別。所述聲光報警模塊包括聲光報警器和控制電路。所述圖像預處理采用基于遺傳算法和歸一化非完全Beta函數結合的圖像自適應校正和基于脈沖耦合神經網絡的圖像的二值化方法。所述鐵軌的識別和擬合采用基于遺傳算法閾值改進的模糊邊緣檢測快速算法對鐵軌進行識別和啟發式連接法對鐵軌進行擬合。所述行人的識別采用基于FPGA實現的脈沖耦合神經網絡圖像二值化方法檢測軌道上運動的行人。

所述的基于圖像處理的礦用電機車行人監測方法及報警系統，其特征在于：所述視頻采集模塊采用WAT-902H2的紅外攝像儀。

所述的基于圖像處理的礦用電機車行人監測方法及報警系統，其特征在于：所述圖像預處理采用基于遺傳算法和歸一化非完全Beta函數結合的圖像自適應校正和采用基于脈沖耦合神經網絡的圖像的二值化算法。

所述的基于圖像處理的礦用電機車行人監測方法及報警系統，其特征在于：所述鐵軌的識別和擬合采用基于遺傳算法閾值改進的模糊邊緣檢測快速算法對鐵軌進行識別和啟發式連接法對鐵軌進行擬合。

所述的基于圖像處理的礦用電機車行人監測方法及報警系統，其特征在于：所述行人的識別采用基于FPGA實現的脈沖耦合神經網絡圖像二值化方法檢測軌道上運動的行人。

所述的采用基于遺傳算法和歸一化非完全Beta函數結合的圖像自適應校正，其特征在于：利用遺傳算法針對每幅圖像自動地找出非線性變換函數最優的α，β值，具體處理步驟如下：

第一步：設f(x，y)表示坐標為(x，y)的原始圖像灰度值，f′(x，y)為其處理后的灰度值，在處理前先進行歸一化處理：

g(x，y)＝[f(x，y)-L_min]/[L_max-L_min]????(1)

第二步：利用遺傳算法編碼并產生初始群體，每條染色體包含兩個基因段，分別為α、β，每個個體都對應一個非線性變換函數F(u)，0≤u≤1，用非線性變換函數對圖像灰度進行處理：

g′(x，y)＝F[g(x，y)]????(2)