煤礦監(jiān)控圖像分析方法研究

內(nèi)容概要

礦工監(jiān)控系統(tǒng)和煤炭質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)的研究對(duì)煤礦的安全高效生產(chǎn)具有重大的意義。陳偉所著的《煤礦監(jiān)控圖像分析方法研究》分析了煤礦圖像監(jiān)控系統(tǒng)的特點(diǎn)；根據(jù)巷道環(huán)境監(jiān)控圖像的低照度、低分辨率特點(diǎn)，分析了礦工臉部檢測(cè)算法；根據(jù)列車(chē)監(jiān)控圖像的形狀特征，提出了基于形態(tài)學(xué)、邊緣檢測(cè)和Radon變換的空列車(chē)識(shí)別方法；根據(jù)碎煤和塊煤監(jiān)控圖像的灰度特征，提出了基于紋理統(tǒng)計(jì)量和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碎煤和塊煤識(shí)別算法。
    《煤礦監(jiān)控圖像分析方法研究》可供通信工程技術(shù)人員、安全工程技術(shù)人員、相關(guān)科技工作者及大中專(zhuān)院校高年級(jí)本科生或研究生參考。

書(shū)籍目錄

1  緒論  1.1  研究意義    1.1.1  保障礦工人身安全    1.1.2  提高設(shè)備運(yùn)行效率和煤礦生產(chǎn)效率  1.2  研究現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題    1.2.1  礦井監(jiān)控圖像處理    1.2.2  礦工監(jiān)控圖像分析    1.2.3  機(jī)車(chē)監(jiān)控圖像分析    1.2.4  煤炭監(jiān)控圖像分析  1.3  本書(shū)內(nèi)容安排2  煤礦數(shù)字圖像監(jiān)控系統(tǒng)  2.1  傳統(tǒng)的煤礦圖像監(jiān)控系統(tǒng)  2.2  基于工控機(jī)的煤礦圖像監(jiān)控系統(tǒng)分析    2.2.1  系統(tǒng)模型    2.2.2  監(jiān)控功能模塊    2.2.3  與傳統(tǒng)的礦工和煤炭監(jiān)控系統(tǒng)的異同點(diǎn)  2.3  涉及的圖像理論    2.3.1  圖像處理    2.3.2  圖像分析    2.3.3  圖像理解與識(shí)別    2.3.4  與圖像識(shí)別相關(guān)的理論  2.4  本章小結(jié)3  礦工監(jiān)控圖像中臉部檢測(cè)方法分析  3.1  人體檢測(cè)與識(shí)別的生物特征分析  3.2  臉部檢測(cè)方法    3.2.1  基于膚色和幾何特征的臉部檢測(cè)方法    3.2.2  基于統(tǒng)計(jì)理論的臉部檢測(cè)方法  3.3  巷道環(huán)境中臉部圖像的采集    3.3.1  主要影響因素    3.3.2  圖像采集方案  3.4  基于模板的臉部檢測(cè)分析    3.4.1  臉部檢測(cè)流程    3.4.2  圖像處理    3.4.3  模板構(gòu)造    3.4.4  模板匹配與臉部位置確定  3.5  匹配檢測(cè)實(shí)驗(yàn)  3.6  本章小結(jié)4  機(jī)車(chē)圖像識(shí)別方法研究  4.1  空機(jī)車(chē)圖像的識(shí)別基礎(chǔ)  4.2  基于Radon變換的識(shí)別原理  4.3  圖像處理    4.3.1  灰度圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法    4.3.2  灰度圖像的邊緣檢測(cè)方法  4.4  圖像處理比較  4.5   Radon變換識(shí)別結(jié)果  4.6  與Hough變換識(shí)別方法的對(duì)比  4.7  本章小結(jié)5  煤炭圖像識(shí)別方法研究  5.1  煤監(jiān)控圖像采集  5.2  識(shí)別特征的提取  5.3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    5.3.1  人工神經(jīng)元    5.3.2  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  5.4  基于BP網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法    5.4.1  BP網(wǎng)絡(luò)的分析    5.4.2  解決方案    5.4.3  BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和仿真    5.4.4  小結(jié)  5.5  基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法    5.5.1  徑向基神經(jīng)元    5.5.2  徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析    5.5.3  解決方案    5.5.4  實(shí)驗(yàn)與仿真    5.5.5  小結(jié)  5.6  基于概率網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法    5.6.1  概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    5.6.2  網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與識(shí)別仿真    5.6.3  小結(jié)  5.7  本章小結(jié)6  結(jié)論和展望  6.1  主要工作和結(jié)論    6.1.1  礦工監(jiān)控圖像中臉部的檢測(cè)    6.1.2  礦井監(jiān)控圖像中機(jī)車(chē)的識(shí)別    6.1.3  礦井煤炭監(jiān)控圖像中碎煤和塊煤的識(shí)別  6.2  展望參考文獻(xiàn)

編輯推薦

陳偉所著的《煤礦監(jiān)控圖像分析方法研究》試圖對(duì)煤礦監(jiān)控圖像進(jìn)行分析，重點(diǎn)針對(duì)巷道和礦井中低照度、多角度礦工臉部監(jiān)控圖像檢測(cè)，礦機(jī)車(chē)監(jiān)控圖像識(shí)別及煤炭監(jiān)控圖像識(shí)別的方法進(jìn)行研究。希望能為讀者提供一些有趣的實(shí)驗(yàn)和結(jié)果。整體內(nèi)容涉及礦井監(jiān)控系統(tǒng)研究中的三大內(nèi)容——人員定位系統(tǒng)、設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)和產(chǎn)量監(jiān)控系統(tǒng)。研究?jī)?nèi)容全面，為三大礦井監(jiān)控系統(tǒng)的集成提供了理論依據(jù)。

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