基于支持向量机的人员识别及其在井下斜巷轨道交通智能监控系统中的应用

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井下斜巷运输存在一定的安全隐患,本文结合现代数字视频监控技术以及人工智能模式识别技术,针对该系统进行了深入的研究。根据相关研究成果开发了井下斜巷运输的智能监控系统,该系统可以有效的消除井下交通安全隐患。
　　论文的主要工作以及与贡献如下:
　　(1)视频前端处理算法。视频前端处理对于图像的模式识别是非常关键的,在视频稳像方面,本文提出了基于Harris角点的视频稳像算法。在视频目标分割方面,研究了多种算法,并通过仿真实验验证了针对斜巷运输视频,连续帧双差分法分割效果最好。
　　(2)图像特征提取算法。对于图像模式识别,必须提取图像的有效识别特征,本文从图像的颜色、纹理、统计、几何、空间关系的角度,研究了提取目标有效识别特征的算法,这些算法收敛速度以及提取的特征满足模式识别以及系统实时运行的需要。
　　(3)图像模式识别算法。有效识别视频中的目标是我们系统的核心,本文探索了基于harr特征的识别算法,基于主元分析的PCA识别算法,模板匹配算法,以及基于支持向量机的模式识别算法。做了仿真实验,结果证明基于支持向量机的识别算法识别准确高。
　　(4)系统开发。因为系统实时性的要求,以及大量的模式识别运算,在软件开发中进行了有效的系统优化,并最终达到了生产装备的要求。

著录项

作者
张锏;
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作者单位

合肥工业大学;

展开▼
授予单位合肥工业大学;
学科计算机应用技术
授予学位硕士
导师姓名王浩;
年度 2013
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类矿山安全监测系统;
关键词
支持向量机; 帧双差分法; 灰度共生矩阵; 人员识别; 井下斜巷轨道; 交通智能监控系统;

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