单目视觉矿井机车障碍物检测与测距技术

"基于单目视觉的矿井机车障碍物检测和测距方法" 本文主要介绍了一种新的矿井机车障碍物检测和测距技术，该技术利用单目视觉原理，旨在解决传统方法中存在的测距精度低、测量范围小以及成本高的问题。通过CCD摄像机捕获的图像，该方法首先对图像进行预处理，这是为了消除噪声、增强图像质量和突出关键特征。预处理可能包括灰度化、直方图均衡化、滤波等步骤，以提高后续处理的有效性。 接下来，文章提到对图像进行特征提取，这一过程是识别障碍物的关键。通常，特征提取会涉及到边缘检测、角点检测、轮廓分析等技术，如Canny边缘检测算法、Harris角点检测或SIFT（尺度不变特征变换）等，这些方法可以帮助确定图像中的障碍物边界和形状。 在特征提取后，通过摄像机的内部参数（如焦距、主点坐标）和几何关系（如三角测量），可以实现单目视觉测距。这种方法假设已知摄像机的内在参数，并利用图像中物体的像素坐标和它们在现实世界中的实际尺寸来计算距离。通过这种方式，可以计算出机车与前方障碍物之间的精确距离，从而实现安全驾驶。 实验证明，这种方法能够有效地检测到机车前方的障碍物，并且测距精度在可接受的误差范围内。这表明该方法对于矿井机车的安全行驶具有重要的实际应用价值。文章还提到了该研究得到了江苏省自然科学基金的支持，这表明了学术界对该领域研究的重视。 作者杨鑫是一位专注于控制工程和机器视觉领域的硕士研究生，她的工作对于推进矿井安全技术和自动化水平具有积极意义。文章的发表时间和修改时间以及责任编辑的信息，展示了科研论文的常规流程，即经过多次修改和完善后才能最终发表。 这项研究提供了一种创新且经济的矿井机车安全解决方案，利用单目视觉技术提高了障碍物检测和距离测量的准确性和效率，这对于改善矿井作业环境和保障工人安全具有重要意义。同时，这也为其他类似的环境监测和机器人导航问题提供了有价值的参考。