【摘 要】
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液压支架护帮板是现代化煤矿作业的重要装置之一,其主要作用是防止煤层片帮、保障煤矿生产安全和相关工作人员人身安全。为了进一步推进矿井无人化作业、发展智慧矿井,本文基于煤矿井下监控视频中护帮板的运动特点,采用计算机视觉技术设计了一套护帮板工作状态智能辅助检测方案,并在此基础上提出了一种新的运动特征提取方法。本文的主要研究工作如下:针对煤矿场景视频图像质量较差的情况,对视频图像进行了图像预处理:均值滤波
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液压支架护帮板是现代化煤矿作业的重要装置之一,其主要作用是防止煤层片帮、保障煤矿生产安全和相关工作人员人身安全。为了进一步推进矿井无人化作业、发展智慧矿井,本文基于煤矿井下监控视频中护帮板的运动特点,采用计算机视觉技术设计了一套护帮板工作状态智能辅助检测方案,并在此基础上提出了一种新的运动特征提取方法。本文的主要研究工作如下:针对煤矿场景视频图像质量较差的情况,对视频图像进行了图像预处理:均值滤波和暗通道除雾,并对预处理前后图像进行了对比,实现了图像去噪和除雾还原图像;为实现监控视频中液压支架护帮板的工作状态进行实时检测,提出了一套护帮板工作状态实时检测方案,本方案将护帮板工作状态的检测分为两个模块:护帮板定位算法和护帮板工作状态识别算法。首先采用神经网络对护帮板进行位置定位,然后在对护帮板区域进行运动分析,最后实现对护帮板工作状态进行实时检测;为识别液压支架护帮板工作状态,尝试对视频图像进行背景建模和运动特征提取,主要对比了三种运动特征算子:梯度方向直方图描述子（Historgrams of O riented Gradient,HOG）、运动边界直方图（Motion Boundary Historgrams,MHB）和光流方向直方图描述子（Historgram Oriented Optical Flow,HOF）,并在此基础上提出了改进的光流直方图描述子。通过实验对比四种描述子的检测效果和改进的光流直方图描述子不同维度的特征,实验表明本文提出的改进的光流直方图描述子提取的运动特征鲁棒性更强,数据集准确率达到87.77%、召回率达到78.19%、F1＿score值达到75.55%,fps值达到18帧/s;对护帮板的三种工作状态（静止、上抬和下落）的识别率分别为96%,84%和85%,基本可以实现对煤矿场景下液压支架护帮板工作状态的实时检测。
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