[發明專利]一種基于計算機視覺的井下人員定位跟蹤方法

有效

• 申請號: 201310321319.X
• 申請日: 2013-07-29
• 公開（公告）號: CN103400117A
• 公開（公告）日: 2013-11-20
• 發明（設計）人: 于力;鄒見效;徐紅兵;蔡師臏;周霞
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220
• 代理人: 溫利平

技術領域

本發明屬于井下人員定位及跟蹤技術領域，更為具體地講，涉及一種基于計算機視覺的井下人員定位跟蹤方法。

背景技術

我國是煤炭生產和消費的大國，煤礦的安全生產一直備受關注。井下人員的活動狀態以及活動區域是煤礦安全生產重點關注的一個主要問題。目前，國內大多數采用基于RFID技術或基于小靈通系統的井下人員定位跟蹤方法。但是這兩種方法都有各自的弊端：

1、基于RFID的井下人員定位跟蹤方法是利用射頻識別技術進行非接觸雙向通信，以達到識別目的并交換數據。然而基于RFID技術識別距離有限，最主要的是識別精度不高，誤差范圍大致在2～5米，因此定位達不到所要求的精度范圍。

2、基于小靈通系統的井下人員定位跟蹤方法是通過小靈通基站間實現精確的三點定位，能夠將定位精度控制在50米范圍。同RFID技術一樣，小靈通定位系統的精度同樣不高，而且基站設備和終端設備比較昂貴。

目前，國內許多大中型煤礦均已大量裝備了安全監控系統，從而對井下工作人員及重要生產設備進行安全狀態監控。傳統的視頻監測都是采用人工監測，對井下人員定位跟蹤，既枯燥又浪費勞力，并且很難實現24小時監測。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于計算機視覺的井下人員定位跟蹤方法，以提高井下人員定位跟蹤的精度。

為實現以上目的，本發明基于計算機視覺的井下人員定位跟蹤方法，包括以下步驟：

（1）、圖像預處理

圖像預處理完成圖像的剪裁：根據井下人員的活動區域，剔除采集的每幀視頻圖像中井下人員不可能出現的位置，以縮小圖像檢測的區域大小，提高目標檢測的速度；

（2）、背景建模

采用單高斯對背景進行建模：將預處理后的采集視頻圖像中沒有井下人員時的初始多幀圖像進行單高斯建模，得到一幅沒有人員目標的背景圖像；

（3）、前景檢測

得到背景圖像后，將預處理后的一幀采集視頻圖像作為當前幀視頻采集圖像和背景圖像進行相減，當像素點差值大于閾值時，則將該像素點設為前景像素點，否則設為背景像素點，得到前景檢測圖，采集視頻圖像中的所有前景像素點構成前景圖像，利用形態學濾波方法，對前景檢測圖進行離散前景圖像的濾除，如果濾除后，還有前景圖像，則濾除后的前景圖像為前景目標，前景目標所在區域為目標區域；如果濾除后，沒有前景圖像，則對下一幀預處理后的采集視頻圖像進行前景檢測，直到獲得前景目標；

（4）、目標檢測

目標檢測主要完成光斑檢測和人影檢測，將前景檢測得到的前景檢測圖中的光斑和人影剔除，得到待跟蹤的人員目標區域；

光斑檢測：提取當前幀視頻采集圖像中各目標區域的HOG（Histogram?of?Oriented?Gradient,即方向梯度直方圖）特征，檢測對應的前景目標否是人體目標，如果不是，則將對應的目標區域刪除，如果剩下至少一個前景目標，則進行人影檢測，否則返回步驟（3），對下一幀預處理后的采集視頻圖像進行前景檢測；

人影檢測：提取當前幀視頻采集圖像中各目標區域的灰度圖像，進行人影檢測，將灰度圖像中的人影消除，消除人影后的灰度圖像對應的區域為待跟蹤的人員目標區域，從而消除人影的影響，準確確定井下人員目標；

（5）、目標跟蹤

根據目標檢測確定的待跟蹤的人員目標區域，確定下一幀預處理后的采集視頻圖像的跟蹤區域，利用Mean-shifts算法確定下一幀井下人員目標的活動區域，然后提取該活動區域的HOG特征進行人體目標檢測，如果檢測是人體目標，則該獲得區域為人員目標區域，跟蹤到人員目標，如果不是，提取下下一幀預處理后的采集視頻圖像的進行跟蹤；

在跟蹤到人員目標后，將跟蹤到的人員目標區域作為下下一幀預處理后的采集視頻圖像人員目標跟蹤的待跟蹤的人員目標區域進行目標跟蹤；

這樣不斷重復，直到Mean-shifts算法無法確定下一幀井下人員目標的活動區域為止，得到的活動區域組成井下人員完整的活動軌跡圖，完成一次井下人員定位跟蹤，并返回步驟（3）進行下一次的井下人員定位跟蹤。

本發明的目的是這樣實現的：