矿用电机车行人安全预警系统：基于HOG-SVM的高效识别技术

本文探讨了"矿用电机车行人安全预警系统"这一关键技术领域，由张俊卿、黄友锐和凌六一同在安徽理工大学电气与信息工程学院的研究成果中提出。该系统的核心是基于TMS320DM642处理器，它是一款高性能的数字信号处理器，被用于实现系统的核心功能和视频数据处理能力。硬件电路设计巧妙地整合了视频采集模块和其他相关外围电路，确保系统的稳定运行。 行人识别是这个预警系统的关键环节，研究人员采用了梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG）与支持向量机（Support Vector Machine，SVM）相结合的方法。HOG是一种图像特征提取技术，它通过统计图像中梯度方向的分布来捕捉行人轮廓信息，而SVM则是一种强大的监督学习模型，能有效地分类和预测行人是否存在。在OpenCV（一个开源计算机视觉库）平台上，这套算法得以高效且准确地执行，从而在电机车的前行轨道上实时进行行人检测和预警。 通过实验验证，该行人安全预警系统展示了出色的识别精度，能够有效地预防由于电机车误操作或行人未注意到其接近而导致的事故。这种预警系统对于提升矿山作业环境的安全性具有重要意义，特别是在人员密集和复杂环境下的矿井作业，可以大大降低潜在的风险。 该研究论文发表于《矿业安全》杂志，具有行业研究价值，被赋予了中图分类号TD676，文献标志码B，文章编号1003-496X(2014)01-0101-04。这表明了作者对矿用电机车行人安全问题的深入探究，为类似领域的研究者提供了实用的技术参考和实践经验。整体来看，这项工作在提升矿山作业人员安全水平方面迈出了重要的一步。