选煤厂智能监控：运动人体检测与分割技术

"基于选煤厂背景的运动人体检测与分割 .pdf" 在当前的工业自动化进程中，选煤厂的智能化监控系统扮演着关键角色。这篇由颜浩、李明和王洪栋合作的论文着重探讨了在选煤厂环境中如何有效地进行运动人体的检测与分割。选煤厂通常具有复杂的工作环境，包括多变的光照条件、可能存在的遮挡物以及频繁的动态物体运动，这些因素都对运动人体的检测带来了挑战。 论文首先深入分析了选煤厂特有的环境特征，如背景复杂、光线变化大、机械设备和物料的干扰等。针对这些特点，作者提出了一种基于背景减除法的初步解决方案。背景减除法是一种常见的运动目标检测技术，通过建立静态背景模型并对比实时图像，可以快速识别出与背景不同的运动物体。 然而，简单的背景减除法可能无法应对光线变化和部分遮挡的情况，因此论文进一步引入了混合高斯模型（GMM）进行背景建模。GMM能够更准确地模拟背景的统计特性，即使在光照变化或有遮挡的情况下也能有效地区分运动目标，从而提高检测的精确度。 在运动目标成功检测之后，论文采用了数字图像处理的理论和方法，结合人体的几何特征，如身高比例、形状轮廓等，来实现人体目标的识别和分割。这种方法有助于减少误检和漏检，提高人体检测的完整性和准确性。 最后，作者通过VC++编程环境和OpenCV（开源计算机视觉库）实现了所提出的算法，并进行了实际的实验验证。实验结果表明，该方法在选煤厂的实际场景中表现出良好的性能，能够有效地检测和分割运动中的人体，对于提升选煤厂的安全监控水平具有重要意义。 关键词：选煤厂；运动检测；人体识别；混合高斯模型 这篇论文的研究成果不仅适用于选煤厂，其方法论和技术也可以推广到其他类似的工业环境，如矿山、仓库等，对于提升工业安全和自动化水平具有重要的理论和实践价值。