煤矿井下视频监控运动目标检测算法研究

"煤矿井下危险区域视频监控运动目标检测算法的研究" 随着科技的快速发展，视频监控已经成为煤炭工业领域中不可或缺的安全保障技术。特别是在煤矿井下，由于环境复杂、危险系数高，对视频监控系统的需求尤为迫切。这篇由孙永、孙岩冰和钱建生共同撰写的论文，深入探讨了在煤矿井下环境中如何有效进行运动目标检测，以提升视频监控的智能化水平。 论文首先指出了随着视频监控技术的普及，对煤矿井下视频监控图像处理，包括运动物体的检测、识别和跟踪等功能的需求日益增长。这些功能能够帮助监测井下环境，预防潜在的安全隐患，确保矿工的生命安全和生产效率。 针对煤矿井下特有的光照变化、烟尘干扰和动态环境，论文对多种常用的运动目标检测方法进行了验证和深度分析。这些方法可能包括背景减除法、帧间差分法、光流法等。通过对这些方法在实际井下环境中的应用效果评估，作者们发现每种方法都有其局限性，无法单独满足所有需求。 因此，论文提出了一种创新的运动目标检测方法，即结合单高斯模型的背景差分法和累加帧间差分法。这种融合方法旨在克服单一方法的不足，提高在复杂环境下的目标检测精度和鲁棒性。通过仿真实验，作者们对比了改进后的检测方法与传统方法的效果，证实了新方法在煤矿井下环境中的有效性。 论文的关键贡献在于，它不仅提供了理论分析，还通过实验数据支持了提出的检测算法在实际应用中的优越性。这为煤矿井下视频监控系统的智能化发展提供了有力的技术支撑，对于未来提高井下安全监控水平具有重要意义。 关键词：视频监控、图像处理、运动目标检测、煤矿安全、单高斯模型、帧间差分法 该研究工作对于从事矿山通信、无线传感网络领域的科研人员，以及关注煤矿安全监控技术的工程师来说，都具有很高的参考价值。通过深入理解和应用其中的算法，可以推动煤矿井下视频监控技术的进一步发展，从而降低安全事故风险，保障煤矿作业的稳定和高效。