矿山搜寻机器人视觉技术及井下矿工识别理论的研究

【摘要】在分析煤矿井下环境条件的基础上,设计了一种四履带移动矿山搜寻机器人及其视觉系统,研究了机器人视觉煤矿井下识别的关键技术,基于形状特征、纹理特征、颜色特征的识别技术,模式识别系统以及井下矿工图像的决策判别方法。在详细分析井下矿工特征的基础上,研究矿工目标的不变矩特征,在模糊和仿射变换下的矩不变性,实现矿工目标在变形和模糊情况下的特征提取。对矿工的一般不变矩、仿射不变矩和模糊仿射不变矩,以及图像发生平移、旋转、尺度变换、仿射变换、模糊等进行实验研究,并对不变矩误差进行了分析,结果表明不变矩可以作为矿工目标识别依据。对未遮挡矿工提出不变矩特征识别方法,对部分遮挡矿工提出基于工装特征识别方法,给出矿工帽局部特征识别方法、工靴局部特征识别方法。探讨了基于人手部特征的识别、井下灯光特征及其识别问题。研究了井下矿工识别的决策判别方法,通过实验研究均值近似法构造不变矩原始分类器,提出了综合判别分类器。通过对比实验,研究了井下其他物体对矿工识别的影响。
【作者】王廷军；
【导师】贾瑞清；
【作者基本信息】中国矿业大学（北京），机械设计及理论，2011，博士
【关键词】矿山搜寻机器人；矿工特征；不变矩；模式识别；分类器；

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