煤矿视频监控的运动目标检测技术研究

"煤矿智能视频监控中的运动目标检测研究" 在煤矿智能视频监控系统中，运动目标检测是一项关键的技术，它涉及到安全监控、事故预防等多个重要领域。本文针对煤矿环境中复杂多变的动态场景，深入研究了运动目标检测的三个核心环节：背景建模与更新、前景检测以及运动阴影检测与去除。 首先，对于背景建模与更新，文章提出了一种基于迭代 fuzzy C-means (IFCM) 聚类算法的自适应方法。该方法利用无监督学习的方式对像素的灰度值进行聚类，根据场景的变化自适应地选择不同数量的聚类来构建每个像素的背景模型。当环境发生变化时，如光照调整或物体移动，IFCM算法能够自动地修改、添加或删除聚类，实现背景模型的实时更新，从而有效应对煤矿环境中常见的光照变化和物体动态。 其次，为了准确地检测前景目标，研究中结合了背景差分信息、三帧差分信息和空间邻域信息。这种联合检测方法考虑了时间连续性与空间一致性，通过分析像素在连续帧间的差异以及相邻像素的状态，可以更精确地识别出运动中的前景目标，减少误报和漏报的可能性。 再者，对于运动阴影的检测与去除，文章依据像素在被阴影覆盖前后灰度值的关联性和纹理特征值的稳定性，设计了一种检测策略。通过分析像素的这些特性，能够在不影响前景目标识别的前提下，有效地分离并去除运动阴影，提高目标检测的准确性。 实验结果显示，提出的这些方法在煤矿智能视频监控环境下表现出了高效性和准确性，能有效应对复杂的监控条件，提升了目标检测的可靠性和实用性。这些研究成果对于改进现有的煤矿视频监控系统，增强其智能化水平，以及在类似环境下的其他应用，都具有重要的参考价值。 关键词: 煤矿视频监控；运动目标检测；背景建模；前景检测；运动阴影检测 本文的研究成果为煤矿安全提供了技术支持，同时也为智能视频监控领域的理论研究和技术发展开辟了新的方向。通过深入理解和应用这些技术，未来有望实现更加智能、精准的监控系统，进一步提升煤矿生产的安全水平。