[發明專利]一種基于圖像處理的礦井機器人落石監測預警方法

在審

• 申請號: 202110697062.2
• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113344964A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 王赟;葛錫聰;高仁祥;張吉哲
• 申請（專利權）人: 江蘇三恒科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20;G06T7/246;G06T5/00;G06T5/40;G06T7/62
• 代理公司: 常州市科誼專利代理事務所 32225
• 代理人: 孫彬

本發明公開了一種基于圖像處理的礦井機器人落石監測預警方法，它包括：步驟S1、通過巡檢機器人上的光學攝像機掃描井下環境，對井下巷道環境進行視頻圖像采集；步驟S2、對采集到的視頻流進行圖像預處理，首先通過計算圖像灰度值均值對采集到的視頻圖像進行異常圖像幀排查，采用直方圖均衡化的方式對異常圖像幀進行均衡化處理，采用高斯濾波方法對排查后的圖像幀進行去噪處理。本發明提供一種基于圖像處理的礦井機器人落石監測預警方法，基于圖像處理方法對落石進行監測，能夠盡可能的擴大落石監測范圍，采用對落石進行跟蹤及軌跡判別，計算量相對較小且能夠一定程度提高落石事件監測的準確率。

技術領域

本發明涉及一種基于圖像處理的礦井機器人落石監測預警方法。

背景技術

目前，崩塌落石是煤礦井下環境安全的一個重大威脅。幾十年來，落石崩塌災害時有發生，造成的人員傷亡等事件并不鮮見。因而，為了提高煤礦井下人員的安全指數，及時監測落石事件并預警是煤礦安全領域中一件比較重要的任務。

當前對于落石監測的研究方法分為兩類：基于傳感器進行的和基于圖像處理進行的。其中傳感器多為壓力傳感器、光傳感器等，基于圖像處理檢測落石的研究方法包括：通過構建分類器實現對落石識別、通過運動矢量和圓形度匹配等特征進行落石識別及通過形態特征和振動特征置信度匹配進行落石識別等方法。這些研究多是針對山體滑坡、山區軌道隧道等環境進行的，對于煤礦井下的落石檢測研究幾乎沒有。

煤礦井下環境復雜，存在光照不足，煤炭粉塵彌漫等現象，單純的通過機器學習的方法進行識別難度大、計算量大、準確率也比較低。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是，克服現有技術的不足，提供一種基于圖像處理的礦井機器人落石監測預警方法，基于圖像處理方法對落石進行監測，能夠盡可能的擴大落石監測范圍，采用對落石進行跟蹤及軌跡判別，計算量相對較小且能夠一定程度提高落石事件監測的準確率。

為了解決上述技術問題，本發明的技術方案是：

一種基于圖像處理的礦井機器人落石監測預警方法，它包括：

步驟S1、通過巡檢機器人上的光學攝像機掃描井下環境，對井下巷道環境進行視頻圖像采集；

步驟S2、對采集到的視頻流進行圖像預處理，首先通過計算圖像灰度值均值對采集到的視頻圖像進行異常圖像幀排查，采用直方圖均衡化的方式對異常圖像幀進行均衡化處理，采用高斯濾波方法對排查后的圖像幀進行去噪處理；

步驟S3、采用三幀差法對視頻圖像中的墜落物進行運動目標提取，對提取到的運動目標的二值圖像進行形態學去噪處理，然后計算運動目標區域的面積，篩選出符合面積閾值特征的運動目標；

步驟S4、對兩幀視頻圖像中的符合面積閾值特征的運動目標進行相似度計算，當兩幀視頻圖像中的運動目標被匹配為同一個目標時，對該運動目標的運動方向進行判別，當連續三幀以上視頻圖像出現該運動目標且該運動目標的運動方向符合向下運動特性，則保留該運動目標的中心坐標；

步驟S5、對運動目標軌跡進行判別，根據運動目標的中心坐標計算兩幀圖像中的運動目標的質心點的傾斜角度和距離，當角度和距離變化符合閾值要求，則認為該運動目標軌跡為落石事件；

步驟S6、根據產生的落石事件進行報警提醒。

進一步，所述步驟S2中通過計算圖像灰度值均值對采集到的視頻圖像進行異常圖像幀排查，采用直方圖均衡化的方式對異常圖像幀進行均衡化處理，包括如下步驟：

步驟S21、對采集到的視頻圖像進行灰度均值計算，先將視頻圖像轉為灰度圖像，再計算所述灰度圖像的灰度均值，通過所述灰度均值的大小可以判定當前圖像幀是否正常；

步驟S22、對異常圖像幀采用直方圖均衡化的方式對其進行均衡化處理，所述均衡化處理采用的是累積分布函數，其映射方法為：