【摘 要】
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随着煤矿信息化程度的提高以及视频图像采集、压缩、传输技术的发展,煤矿井下生产过程视频图像化得到了较为广泛的应用,煤矿井下无人值守区域都已覆盖有视频图像采集终端。由于井下存在不均匀光照及煤灰粉尘遮挡的影响,井下人员脸部存在煤灰随机性遮挡,传统的视频监控系统只能依靠摄像头将采集到的视频数据传送至集控室进行人工识别记录,严重阻碍了煤矿智能化的进程。本文针对井下人员脸部存在煤灰随机性遮挡问题,设计并开发了
【基金项目】
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徐州市重点研发计划项目“基于视觉的矿用皮带运输系统保护技术及装置研究”（编号:KC19074）; 0986）','2202','QIyqhg8I9xaeK6_Vq5fuaDEeGhXGm9BpFEI-oUoWQqE1DRC3ozgdvw==');
">江苏省研究生科研与实践创新计划项目“基于机器视觉的井下人脸识别系统设计”（编号:SJ
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随着煤矿信息化程度的提高以及视频图像采集、压缩、传输技术的发展,煤矿井下生产过程视频图像化得到了较为广泛的应用,煤矿井下无人值守区域都已覆盖有视频图像采集终端。由于井下存在不均匀光照及煤灰粉尘遮挡的影响,井下人员脸部存在煤灰随机性遮挡,传统的视频监控系统只能依靠摄像头将采集到的视频数据传送至集控室进行人工识别记录,严重阻碍了煤矿智能化的进程。本文针对井下人员脸部存在煤灰随机性遮挡问题,设计并开发了基于机器视觉的井下人脸识别系统,实现了井下人员信息的识别记录。论文的主要工作与研究内容如下:（1）设计了基于机器视觉的井下人脸识别系统总体框架,在分析人脸识别基本流程及井下人脸图像特点的基础上,提出了井下人脸识别系统的要求,根据系统要求从硬件和软件两部分对系统进行设计。（2）分析了井下视频图像的特点,选择了中值滤波的去噪声处理方法。为了增强井下图像对比度与细节纹理信息,提出了基于粒子群寻优的伽马变换与分数阶图像增强算法,开展了图像增强算法对比实验,验证了所提算法在井下图像增强方面的有效性。（3）介绍了迁移学习的基本理论,采集了人脸煤灰遮挡数据集并进行了数据扩充。设计了DSR-inception网络模型,引入了深度可分离卷积和残差结构,提出了基于中心损失理论的联合监督损失函数,建立了融合联合监督损失函数的DSR-inception网络模型。开展了迁移策略对比实验,探究了最优迁移方案;进行了人脸识别算法对比实验,验证了基于迁移学习的井下人脸识别算法的优越性。（4）开发了基于机器视觉的井下人脸识别系统上位机软件,分别在机电学院地下车库压风机房和新汶翟镇煤矿开展了地面实验和井下工业性试验,测试了所提图像增强算法与迁移学习联合作用的效果,验证了所设计的人脸识别系统对井下环境的适用性。本论文有图63幅,表21个,参考文献82篇。
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