摘要
辅助运输车辆在煤矿井下人员、物料、矸石和设备等运输方面发挥着重要作用。煤矿井下巷道空间狭长、环境复杂和光线强弱变化等特点易引发驾驶人员疲劳、观察不清楚、手动操作失误导致的驾驶安全事故。随着我国智慧矿山建设的不断推进，提高辅助运输车辆的安全性、智能化对实现煤矿少人化、无人化具有重要的现实意义。基于机器视觉相关理论,本文主要开展煤矿井下辅助运输车辆可通行区域检测技术研究。本文主要研究工作如下： （1）基于可切换模型的铁轨检测方法研究。对煤矿井下图像进行增强和降噪处理，利用边缘检测、形态学顶帽变换和八联通区域筛选得到铁轨二值化图像；将图像消失点以下的部分划分为近距离和远距离区域，并分别拟合直轨模型和弯轨模型，直轨模型采用渐进概率Hough变换拟合直轨，弯轨模型采用改进特征点选取的Catmull-Rom曲线拟合弯轨。通过铁轨检测实验，验证本文方法在检测准确率和鲁棒性方面的优势。 （2）基于管道和铁轨融合的行驶区域检测方法研究。基于煤矿井下巷道壁管道通常的颜色属性，通过HSV颜色空间变换、边缘检测和最小二乘法拟合等手段，构建管道特征检测策略；利用相机标定得到相机的参数，将铁轨特征点和管道特征点转换到世界坐标系；研究基于管道和铁轨特征点加权融合的辅助运输车辆行驶中心轨迹线提取方法；考虑了巷道中有无铁轨两种情况，研究煤矿井下辅助运输车辆行驶区域生成规则；搭建模拟巷道并开展实验研究，实验结果表明本文方法可以实现行驶区域的检测。 （3）基于欧式距离的可通行区域检测方法研究。针对传统分水岭算法中过分割问题，采用极小值标记方法分割障碍物与背景，采用GraphCut算法检测障碍物；提取行人HOG特征并利用PCA降维，将降维后的HOG特征与LBP特征串行融合，利用SVM分类器训练融合特征；通过计算行驶区域与障碍物的欧式距离，判断障碍物与行驶区域的位置关系，得到辅助运输车辆可通行区域。实验结果表明本文方法能够实现辅助运输车辆的可通行区域检测。 （4）辅助运输车辆可通行区域检测软件设计。依托MATLAB的GUI平台，设计辅助运输车辆可通行区域检测软件；基于煤矿井下电机车运行视频开展铁轨检测、管道检测、障碍物检测、可通行区域检测和软件应用实验，实验结果表明本文方法适用于煤矿井下环境，便于驾驶员实时监控检测情况。
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