电机车是煤矿井下的主要运输工具,其行车安全问题越来越受到人们的关注。基于此本文设计了一款电机车防撞预警系统,利用单目摄像机采集电机车前方的路况,选择适合于煤矿巷道环境的机器视觉算法,实现电机车前方的障碍物的识别和距离测量,并设定防撞措施,以达到提前预警的目的。本文的主要工作如下:(1)障碍物图像的预处理。对摄像机采集的图像进行噪声平滑处理,结合矿井巷道中图像的特点,采用基于小波分解的Retinex算法对图像进行对比度增强,然后将遗传算法与最大类间方差结合起来,对障碍物进行阈值分割,最后采用边缘检测和形态学处理将障碍物的大致轮廓提取出来。(2)障碍物的特征提取与识别分类。采用形状参数法对障碍物进行准确定位,去除背景中无关干扰,然后提出了改进型的轮廓不变矩对障碍物进行特征提取。最后,采用了形状参数和欧式距离相似度测量两种方法实现了障碍物的分类识别。(3)障碍物的距离测量。首先分析了摄像机的成像模型,然后对摄像机进行标定,获得摄像机的内参,最后根据小孔成像原理搭建了测距模型,计算出电机车与障碍物之间的距离。(4)防撞预警系统的设计。根据电机车的行车速度、安全距离和程序运行时间等要求,采用模块化思想,设计了系统软件。