基于PCA-SIFT的煤矿监控目标识别及行为分析

阚宝朋

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基于PCA-SIFT的煤矿监控目标识别及行为分析

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运动目标轮廓识别是提升煤矿井下监控预测价值的基础,也是监控视频系统的开发难点。通过提出PCA-SIFT算法,运用该算法对煤矿监控运动目标进行识别,并将识别结果与传统Mean Shift算法对比。结果表明:PCA-SIFT算法可更加清晰地识别出井下图像轮廓,其帧处理效率和正确率更高,且运动目标跟踪误差十分稳定,可有效防止跟踪目标丢失。

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来源
《煤炭技术》 |2017年第12期|230-232|共3页
作者
阚宝朋;
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作者单位

淮安信息职业技术学院;

江苏淮安223003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类矿山安全监测系统;
关键词
井下监控; PCA-SIFT算法; 目标识别;

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