基于图像处理的矿用电机车轨道行人识别

1引言矿用电机车多年来一直作为矿井下的主要运输设备,由于矿井下情况复杂,机车运行频繁,可能会发生电机车撞人事故,因此急需要一种监测报警系统,对行人进行识别报警。目前运用在车辆上的检测障碍物方法主要有:超声波检测、毫米波雷达检测、红外线检测、激光检测和摄像头检测等,在运动的电机车上,摄像头检测更具优势,摄像头检测即图像识别[1,2]。行人检测被广泛用于行人流量统计、智能车辆辅助驾驶、智能交通、防盗报警,行人报警等方面,具有广大的应用前景[3]。行人检测即从图像或视频中识别出行人,主要有两步:特征提取和分类定位,行人的特征包括HOG特征,纹理特征,SIFT特征等;行人检测的方法有:基于运动的方法、基于形状的方法、基于模板匹配的方法和基于统计分类的方法等[3,4]。将现有的行人识别算法用于矿井下轨道上的行人识别,具有丰富的理论依据和广大的应用前景,可降低矿下机车撞人事故的发生。本文行人检测的思想是:先识别轨道,再识别轨道上的行人。2 MATL ...