[发明专利]基于图像的井下人员测距定位监测方法

权利要求书

1.一种基于图像的井下人员测距定位监测方法，其特征在于:在煤矿井下掘进工作面、采煤工作面和巷道放置摄像机，采集包括佩戴矿灯的井下人员视频图像数据，对视频图像数据中包含的矿灯进行识别，并通过对矿灯形状的检测和摄像机安装位置及角度数据处理得到井下人员位置数据；处理过程包括：

a.对采集的图像进行灰度化处理；

b.检测图像中满足灰度值大于设定灰度阈值T₁且连通的像素数目大于设定阈值S₁的区域，如检测到满足以上条件的区域，则继续执行步骤c；

c.对图像进行边缘检测得到图像中所包含物体的边缘图形；

d.判定步骤d处理得到的边缘图形是否为矿灯，如判定为矿灯，执行步骤e；

e.根据矿灯图形的长轴长度、矿灯灯头直径和摄像机采集视频图像时的焦距值计算得到矿灯与摄像机距离；

f.根据矿灯与摄像机距离、摄像机位置坐标和摄像机偏转角度确定井下人员位置；

当监测到井下人员位置与设定的警戒区域重合则发出报警信号。

2.如权利要求1所述的井下人员测距定位监测方法，其特征在于：权利要求1的步骤c边缘检测方法包括，用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向，设f(x,y)为图像，f(x,y)的梯度用2×2一阶有限差分近似式求解，检测过程包括：

a.计算x,y的偏导数的两个阵列f'_x(x,y)与f'_y(x,y)：

f'_x(x,y)≈G_x＝[f(x+1,y)-f(x,y)+f(x+1,y+1)-f(x,y+1)]/2

f'_y(x,y)≈G_y＝[f(x,y+1)-f(x,y)+f(x+1,y+1)-f(x+1,y)]/2

b.由一阶差分卷积模板和得到2个梯度的幅值和方向：

c.对梯度幅值进行非极大值抑制，用双阈值算法进行检测和链接真正的边缘。

3.如权利要求1所述的井下人员测距定位监测方法，其特征在于：权利要求1的步骤c边缘检测方法包括，使用两个(3x3)矩阵来对原图进行卷积运算以计算出两个方向的灰度差分(偏导)的估计值；式中f(x,y)为被检测图像，G_x和G_y分别是在横向及纵向的灰度偏导的近似值，再计算每个点的梯度值G，若梯度G大于设定阈值G_max，则判定该点是边缘点。

4.如权利要求1所述的井下人员测距定位监测方法，其特征在于：步骤d矿灯判定过程包括：

a.取被测图形边缘上不同位置的5个点，通过运算判定被测图形是否为椭圆，得到椭圆的特征参数组P₀；

b.另取被测图形边缘上的M组点，每组5个点，通过椭圆判定运算，得到N个椭圆，并得到特征参数组P₁～P_N；

c.将步骤b得到的P₁～P_N分别与P₀进行距离误差判定，若满足设定判定条件的椭圆数超过设定阈值S₂，则判定特征参数组为P₀的椭圆为候选椭圆；

d.计算被测图形边缘每一个像素点距离候选椭圆的距离的值，如距离小于设定的阈值T的像素点的数目超过给定阈值S₃，则判定该被测图形为矿灯。

5.如权利要求4所述矿灯判定方法，其特征在于：步骤a和步骤b中椭圆判定运算的过程为，将5个点坐标分别代入以下方程x²+2Bxy+Cy²+2Dx+2Ey+F＝0，得到5个方程，解由这5个方程形成的方程组，如方程有解，且得到的解满足

则判定该被测图形为椭圆。

6.如权利要求4所述矿灯判定方法，其特征在于：椭圆的特征参数包括椭圆圆心坐标、椭圆的长轴长度、椭圆的短轴长度。