OpenCV驱动的矿井机车定位跟踪系统研究与应用

本文标题"Researsh on the mine locomotive positioning tracking system base on OpenCV"聚焦于在地下矿井环境中实现机车定位跟踪的研究。作者周世威和于国防来自中国矿业大学的信息与电气工程学院，他们针对井下环境的特点，提出了一个创新的方法来解决机车定位问题。OpenCV，作为一种广泛使用的计算机视觉库，通常用于图像处理和机器视觉任务，本文则将其应用于矿井机车定位跟踪。 研究的核心内容是利用OpenCV中的BlobTrack运动目标跟踪框架，对矿工使用的矿灯进行跟踪计数。由于地下环境特殊的光照条件以及摄像头移动带来的复杂性，标准的OpenCV检测算法（如Haar级联分类器或HOG特征）并不完全适用。因此，研究者扩展了OpenCV的功能，引入了一个自定义的前景检测模块，结合背景减除技术，特别是基于相邻帧差异的方法，并辅以背景建模，通过双阈值法实现了精确且快速的区域分割。 背景减除技术通过比较当前帧与背景模型的差异，突出变化部分，有效地识别矿灯这样的动态对象。而临时差分方法则进一步增强了这种区分，确保在相机运动导致的视觉干扰下也能准确跟踪。在BlobTrack模块的框架下，研究者成功实现了对机车位置的实时、准确追踪。 关键词“OpenCV”、“BlobTrack”、“背景减除”、“临时差分”和“双阈值”都是本文的关键技术手段，它们共同构成了这个独特的定位跟踪系统。这项研究不仅展示了OpenCV在极端环境下的潜力，也为其他领域的动态物体追踪提供了新的思路和实践案例。通过这篇首发论文，我们可以看到作者们对于解决实际工业问题的深入理解和技术创新。