The invention discloses a detection method of mine locomotive front obstacle based on machine vision. The steps include: 1. Obtaining a pair of underground image with a pixel of a *beta and processing the underground image with SLIC segmentation method; 2. Differentiation screening removes the different boundary and selecting the nodes on the remaining three boundary. Duplicate as the absorption node, get the saliency map; 3. Choose the absorption node by the threshold judgment, get the saliency map again; 4. Fuse the multi-layer graph to get the final saliency map. The invention can reduce the possibility of collision between mine locomotives and improve the safety of production operations.
【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的矿井机车前障碍物的检测方法
技术介绍
近年来,我国固体矿山企业总数量大,矿山从业人员多,且随着矿层开采深度和范围的不断增加,运输事故比例呈明显的上升趋势。运用信息与控制技术提高运输自动化水平是减少此类事故的根本措施,对矿井机车实施有效的监控,可以减少矿难人员的伤亡。国内无人地下车辆的研究发展较晚,速度较慢,技术仍然不够成熟。我国第一台无人驾驶变频电机车在无人驾驶情况下,可以按照预先设定的程序周而复始地运行,出现故障时,机车可以自我诊断,诊断信息将集中反馈到控制室的显示屏上,提示进行人工处理。但该无人驾驶的变频电机车与现矿井之间的兼容性差,安全性低,只能按照预先设定的程序周而复始地运行,该批机车不适合国内矿井使用。具有一些监控能力的机车,通过对机车本身的监控了解轨道情况,检测人员只能看到一系列的数据,检测效果极差,使矿车前方的人员无法保证生命安全,也增加了矿井机车碰撞的可能性。在有关视觉的研究领域,大多数都是对地面公路的视觉研究。如公开号为105984447A的中国专利技术专利公布说明书公开的基于机器视觉的车辆前向防撞自动紧急制动系统及方法,机器视觉感知装置通过安装于车头的雷达和摄像头探测行车状况,安全距离控制装置根据行车情况预算而采取报警、缓速制动或自动紧急制动的方式防止车辆追尾。该方法对于路面的碰撞检测确实能起到预警和防碰撞作用,但是对于矿井而言,矿道会使雷达信号大幅度衰减,不能有效的进行探测机车前方情况。在矿井机车的碰撞领域,大多数只能测得距离,却不能实时探测机车前方的情况。如公开号为104237872A的中国专利公布说明书公开的一种基于分 ...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的矿井机车前障碍物的检测方法,其特征在于是按如下步骤进行:步骤1、获取一副像素为α×β的井下图像,定义变量m;步骤2、使用SLIC分割方法对所述井下图像进行处理,得到m个超像素块;步骤3、根据m个超像素块,获取所述井下图像在四条边界上的超像素块,记任意一条边界上的超像素块为第i个超像素块,并将所述第i个超像素块按照轴对称复制为第i个吸收节点;从而得到四条边界上的所有超像素块的吸收节点;步骤4、初始化u=1;步骤5、计算任意第u条边界上的所有超像素块的吸收节点所对应的m个超像素块的第u个显著性图,记为
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的矿井机车前障碍物的检测方法,其特征在于是按如下步骤进行:步骤1、获取一副像素为α×β的井下图像,定义变量m;步骤2、使用SLIC分割方法对所述井下图像进行处理,得到m个超像素块;步骤3、根据m个超像素块,获取所述井下图像在四条边界上的超像素块,记任意一条边界上的超像素块为第i个超像素块,并将所述第i个超像素块按照轴对称复制为第i个吸收节点;从而得到四条边界上的所有超像素块的吸收节点;步骤4、初始化u=1;步骤5、计算任意第u条边界上的所有超像素块的吸收节点所对应的m个超像素块的第u个显著性图,记为表示所述井下图像中第j个超像素块的显著性图;j=1,2,…,m;步骤6、初始化v=2;步骤7、利用式(1)得到第u个显著性图su中第j个超像素块的显著性图与第v个显著性sv中第j个超像素块的显著性图之间的差异值Muv:步骤8、令v+1赋值给v,并返回步骤6执行,直到v>4为止,从而得到第u个显著性图su中第j个超像素块的显著性图与其他三个显著性图sv中第j个超像素块的显著性图之间的差异值集合{Muv|v=2,3,4}:步骤9、计算第u个显著性图su的差异值和步骤10、令u+1赋值给u,并返回步骤4执行,直到u>4为止,从而得到四个显著性图的差异值和{Mu|u=1,2,...
【专利技术属性】
技术研发人员:卫星,张海涛,段章领,韩江洪,陆阳,魏振春,张建军,杨国强,
申请(专利权)人:合肥工业大学,合肥合工安驰智能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:安徽,34
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