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摘要:
矿井下存在某些危险区域,这些区域不允许工人在未采用安全措施的情况下进入,然而由于一些环境或人为因素,使得常用的警示标志不够有力,导致了井下事故的发生.因此,文章介绍了一种采用基于计算机视觉的自动检测方法检测工人是否进入危险区域的方法,该方法首先使用核相关滤波算法KCF(Kernel Correlation Filter)跟踪目标,然后利用双目视觉原理对跟踪的目标进行测距,同时利用Kalman滤波算法优化所得到的距离信息,使得测距方法对于遮挡目标有一定的鲁棒性,保证目标在危险区域之外.井下目标跟踪与测距方法具有价格低廉,计算量少,测量距离范围大,测距准确度高等优点.
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文献信息
篇名 井下目标跟踪与测距方法研究
来源期刊 煤炭工程 学科 工学
关键词 目标跟踪 双目视觉 Kalman滤波 跟踪漂移
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 研究探讨
研究方向 页码范围 117-121
页数 5页 分类号 TD324
字数 3674字 语种 中文
DOI 10.11799/ce201903026
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
双目视觉
Kalman滤波
跟踪漂移
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
煤炭工程
月刊
1671-0959
11-4658/TD
大16开
北京市德外安德路67号
80-130
1954
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