基于计算机视觉的井下目标跟踪与测距技术研究

井下目标跟踪与测距方法研究是针对矿井安全领域的一项重要技术探索。随着矿井作业环境的复杂性和危险性的增加，传统的警示标志和人工监控方式难以全面确保工人的安全。本文提出了一种创新的计算机视觉技术，旨在通过自动检测工人是否进入危险区域，减少人为失误和环境干扰带来的风险。 该方法的核心是结合了核相关滤波算法（KCF）和双目视觉原理。KCF算法是一种高效的目标追踪技术，它利用核函数优化了模板匹配过程，提高了跟踪精度和鲁棒性，即使在目标被遮挡的情况下也能保持连续跟踪。双目视觉则利用两个摄像头的深度信息，通过立体匹配来估计目标距离，这种方法具有较高的测距准确度，且不受光照和视角变化的影响。 在距离信息的获取过程中，文章引入了卡尔曼滤波算法（Kalman Filter）。卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统的状态序列的最优滤波器，通过不断优化和融合观测数据和预测值，增强了测距结果的稳定性，有效地减少了跟踪漂移，确保了目标始终位于安全区域之外。 井下目标跟踪与测距方法的优势在于其成本低、计算效率高，能够适应大规模和长距离的测距需求，而且在复杂环境中仍能保持较高的测距精度。这不仅有助于提高矿井作业的安全性，也有助于降低运营成本，提升整体的生产效率。 这项研究将计算机视觉技术与矿山安全相结合，提供了一种实用且可靠的解决方案，对于保障矿工的生命安全和提高井下作业的智能化水平具有重要意义。在未来，随着技术的不断发展和完善，这种方法有可能成为矿井安全管理的标准实践。