一种基于计算机视觉的井下人员定位跟踪方法

摘要

本发明提供了一种基于计算机视觉的井下人员定位跟踪方法，利用计算机视觉技术，通过视频图像处理，能够快速地完成运动目标即井下人员的检测及跟踪，具有实时性，同时，能有效克服煤矿井下的视频照度低，光照不均匀，手电筒光照的干扰，目标和背景高度相似等显示困难，对煤矿井下人员进行有效地检测与跟踪，从而自动识别所监控区域的井下人员活动状态，准确地识别井下人员所在区域及所处状态，并进行跟踪，可以实现机器24小时监控，提高了煤矿的安全监控的自动化水平，减轻了监控人员的工作强度，提高工作效率，同时能够有效利用现有的视频监控设施，进行区部改造，工程量低，造价低廉。

主权项

一种基于计算机视觉的井下人员定位跟踪方法，包括以下步骤：（1）、图像预处理图像预处理完成图像的剪裁：根据井下人员的活动区域，剔除采集的每帧视频图像中井下人员不可能出现的位置，以缩小图像检测的区域大小，提高目标检测的速度；（2）、背景建模采用单高斯对背景进行建模：将预处理后的采集视频图像中没有井下人员时的初始多帧图像进行单高斯建模，得到一幅没有人员目标的背景图像；（3）、前景检测得到背景图像后，将预处理后的一帧采集视频图像作为当前帧视频采集图像和背景图像进行相减，当像素点差值大于阈值时，则将该像素点设为前景像素点，否则设为背景像素点，得到前景检测图，采集视频图像中的所有前景像素点构成前景图像，利用形态学滤波方法，对前景检测图进行离散前景图像的滤除，如果滤除后，还有前景图像，则滤除后的前景图像为前景目标，前景目标所在区域为目标区域；如果滤除后，没有前景图像，则对下一帧预处理后的采集视频图像进行前景检测，直到获得前景目标；（4）、目标检测目标检测主要完成光斑检测和人影检测，将前景检测得到的前景检测图中的光斑和人影剔除，得到待跟踪的人员目标区域；光斑检测：提取当前帧视频采集图像中各目标区域的HOG（Histogram of Oriented Gradient,即方向梯度直方图）特征，检测对应的前景目标否是人体目标，如果不是，则将对应的目标区域删除，如果剩下至少一个前景目标，则进行人影检测，否则返回步骤（3），对下一帧预处理后的采集视频图像进行前景检测；人影检测：提取当前帧视频采集图像中各目标区域的灰度图像，进行人影检测，将灰度图像中的人影消除，消除人影后的灰度图像对应的区域为待跟踪的人员目标区域，从而消除人影的影响，准确确定井下人员目标；（5）、目标跟踪根据目标检测确定的待跟踪的人员目标区域，确定下一帧预处理后的采集视频图像的跟踪区域，利用Mean‑shifts算法确定下一帧井下人员目标的活动区域，然后提取该活动区域的HOG特征进行人体目标检测，如果检测是人体目标，则该获得区域为人员目标区域，跟踪到人员目标，如果不是，提取下下一帧预处理后的采集视频图像的进行跟踪；在跟踪到人员目标后，将跟踪到的人员目标区域作为下下一帧预处理后的采集视频图像人员目标跟踪的待跟踪的人员目标区域进行目标跟踪；这样不断重复，直到Mean‑shifts算法无法确定下一帧井下人员目标的活动区域为止，得到的活动区域组成井下人员完整的活动轨迹图，完成一次井下人员定位跟踪，并返回步骤（3）进行下一次的井下人员定位跟踪。