基于视频监控的煤矿井下火灾识别算法研究

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1、分类号：TP391学校代码：10109密级：公开太原科技大学硕士学位论文（学术型）学位论文题目：基于视频监控的煤矿井下火灾识别算法研究英文题目：Researchonundergroundcoalminefiredetectionalgorithmbasedonvideosurveillance研究生姓名：杜明本导师姓名及职称：陈立潮教授培养单位：计算机科学与技术学院学科专业：计算机科学与技术论文提交日期：2016年5月18日论文答辩日期：2016年6月5日答辩委员会主席：论文独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文，是本人在导师指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中特别

2、加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他个人或集体已经发表或撰写的研究成果。对本研究所做的任何贡献的个人或集体均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本声明产生的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：中文摘要中文摘要煤炭行业是国民经济的支柱产业，由于煤炭开采的特殊性，加之大多数煤矿井下地质条件比较复杂，导致煤矿事故频有发生，尤其是瓦斯引起的煤矿火灾是导致煤矿事故的主要原因。为了及时发现火灾，学者们给出了各种火灾监测算法，但针对煤矿井下火灾的特殊情况，尚还没有较成熟的算法，容易造成误报、漏报。鉴于此情况，本文对煤矿井下火灾的监测展开了研究，主要工作如下：1.煤矿尘雾图

3、像增强。针对煤矿井下多粉尘、低照度、水雾污染导致图像获取时伴有大量噪声、分辨率低以及图像模糊等问题，提出了一种基于暗原色先验理论和自适应双边滤波的煤矿尘雾下图像增强算法。通过增强视频图像对比度、丰富图像细节，达到去除噪声的目的。2.火焰图像分割。给出了一种基于改进的VIBE算法和颜色识别规则的实时火焰分割算法。将改进的三帧差法和VIBE算法相融合，消除了VIBE算法存在的空洞和“鬼影”等问题；采用YCbCr颜色模型和HSV颜色模型得到火焰颜色识别规则，通过将火焰的亮度信息和火焰颜色信息进行分离，进一步排除非火焰区域。3.煤矿井下火灾监测算法。针对当前火焰识别算法计算复

4、杂度较高，难以实现高检测率和低误报率的问题，结合井下特殊环境，选取火焰面积特征、边缘特征、纹理特征、圆形度特征，以此作为特征向量训练支持向量机，最后采用支持向量机依据提取的特征对火焰图像进行分类识别。实验结果表明，本文给出的基于动态目标检测和SVM的火灾监测算法，具有较高的检测率，能够满足煤矿火灾监控系统的要求，具有一定的实用价值。关键词：煤矿安全；智能视频监控；图像增强；火焰检测IABSTRACTABSTRACTThecoalindustryisapillarindustryofthenationaleconomy,duetotheparticularityofco

5、almining,coupledwithmostofthecoalmineundergroundgeologicalconditionsismorecomplex,leadingtothefrequentcoalmineaccidentsoccurred,especiallythecoalminefirecausedbygasisthemajorcauseofcoalmineaccidents.Inordertodetectthefire,scholarshavegivenvariousfiremonitoringalgorithms,butforthespecial

6、conditionofminefire,thesealgorithmsarenotverymature,easytocausethemisstatementandomission.Inviewofthissituation,thispaperhascarriedontheresearchtothefiremonitoringunderground,andthemainworkisasfollows:1.Theenhancementofcoalminedustimage.Inviewofthevideosobtainedunderthemineaccompaniedby

7、lotsofnoise,lowresolutionandtheblurredimagecausedbythecoalminedust,lowintensityofilluminationandthewaterpollution,theimageenhancementalgorithmundercoalminedustbasedonthetheoryofdarkgraypriorandadaptivebilateralfilteringisproposed.Byenhancingthevideoimagecontrast,enrichingtheima