基于圖像處理技術(shù)的煤礦井下鉆孔深度測量方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種圖像處理視頻跟蹤技術(shù)，具體是對打孔視頻中的鉆頭運動進行跟蹤，測量分析跟蹤軌跡自動計算鉆桿的數(shù)目，并根據(jù)鉆桿數(shù)量來計算出鉆孔深度，避免了人為因素造成的測量錯誤，可以實時或事后處理數(shù)據(jù)，并且測量的安全性好，解決了重大的安全隱患。基于圖像處理技術(shù)的煤礦井下鉆孔深度測量方法，對井下復雜環(huán)境中低質(zhì)量視頻的目標自動跟蹤識別技術(shù)，該方法不僅能夠解決井下運動目標復雜，井下工人對鉆孔視頻產(chǎn)生的遮擋問題，而且還能應對井下礦燈以及工人頭頂燈中產(chǎn)生的復雜光照環(huán)境，同時跟蹤結(jié)果自動定量分析及計數(shù)判斷結(jié)果精度很高，系統(tǒng)的實時性高。
【專利說明】基于圖像處理技術(shù)的煤礦井下鉆孔深度測量方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，具體涉及基于圖像處理技術(shù)的煤礦井下鉆孔深度測量 方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 瓦斯一直是煤礦安全生產(chǎn)的重大隱患。對瓦斯礦井而言，煤礦生產(chǎn)過程中的最大 安全隱患是瓦斯事故。我國1990年到2000年一次死亡3人以上重大瓦斯事故所占比例逐 年上升，最高達到45. 61%，1996年以后一直保持在40%以上。因此，瓦斯事故是我國煤礦 安全事故居高不下的主要矛盾，有效控制瓦斯事故是解決我國煤礦安全問題的關(guān)鍵。由于 瓦斯事故的危害極大，消除瓦斯事故隱患需要花費較多的時間和費用，對高瓦斯突出礦井， 機械化采掘設(shè)備很難發(fā)揮效用，煤巷掘進速度通常都難以超過l〇〇m/月，回采工作面產(chǎn)量 通常難以超過100萬t/a。因此，瓦斯災害事故的威脅也極大限制了煤礦生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)效 率和經(jīng)濟效益的提高。瓦斯災害的有效控制是保證我國煤炭工業(yè)可持續(xù)發(fā)展的一個關(guān)鍵性 問題。
[0003] 因此對煤礦瓦斯進行綜合治理尤為重要，目前應用較廣、效果較好的技術(shù)是瓦斯 抽采技術(shù)。瓦斯抽采是煤礦防止瓦斯突出的主要手段。目前對于鉆孔深度的測量還停留在 隨鉆測量的方法，事后監(jiān)督無法進行。而對于打鉆后的測量仍然采用人工方法，存在安全隱 患。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明采用圖像處理技術(shù)，自動應用鉆桿計數(shù)算法，測 量打鉆過程中打入鉆桿的數(shù)量，并根據(jù)鉆桿數(shù)量來計算出鉆孔深度，避免了人為因素造成 的測量錯誤，可以實時或事后處理數(shù)據(jù)，并且測量的安全性好，解決了重大的安全隱患。
[0005] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：基于圖像處理技術(shù)的煤礦井下鉆孔深度測量方法，包括以 下步驟：
[0006] 步驟一，根據(jù)視頻的幀率數(shù)自動計算鉆頭鉆入過程的幀數(shù)Framln =打鉆需時間 (s)*視頻巾貞率（巾貞/s),以及退出過程的巾貞數(shù)Frame0ut=退鉆所需時間需時間（s)*視頻 幀率（幀/s);
[0007] 步驟二，選擇打鉆的鉆頭矩形框作為目標模板，記錄下目標矩形框的位置和大小 以及鉆頭的目標圖像；
[0008] 步驟三，依據(jù)均值漂移目標跟蹤算法采用核函數(shù)加權(quán)的特征直方圖來描述目標 模板，在每幀中對目標模板模型和候選目標模型進行相似性度量，并沿著核直方圖相似性 的梯度方向迭代搜索目標位置，實現(xiàn)目標跟蹤；所述目標跟蹤就是根據(jù)上一幀的鉆頭目標 位置y〇,在當前幀中尋找使距離最小或者相似性系數(shù)最大的位置^.在核窗寬確定的條 件下，獲得目標模版P和候選目標模版q的和直方圖模型后，模型之間的匹配距離定義為

【權(quán)利要求】
1. 基于圖像處理技術(shù)的煤礦井下鉆孔深度測量方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一，根據(jù)視頻的幀率數(shù)自動計算鉆頭鉆入過程的幀數(shù)Framln =打鉆需時間（S)* 視頻幀率（幀/s)，以及退出過程的幀數(shù)FrameOut =退鉆所需時間需時間（s)*視頻幀率 (幀/s); 步驟二，選擇打鉆的鉆頭矩形框作為目標模板，記錄下目標矩形框的位置和大小以及 鉆頭的目標圖像； 步驟三，依據(jù)均值漂移目標跟蹤算法采用核函數(shù)加權(quán)的特征直方圖來描述目標模板， 在每幀中對目標模板模型和候選目標模型進行相似性度量，并沿著核直方圖相似性的梯 度方向迭代搜索目標位置，實現(xiàn)目標跟蹤；所述目標跟蹤就是根據(jù)上一幀的鉆頭目標位 置％，在當前幀中尋找使距離最小或者相似性系數(shù)最大的位置又^在核窗寬確定的條件 下，獲得目標模版P和候選目標模版q的和直方圖模型后，模型之間的匹配距離定義為
其中P為Bhattacharyya系數(shù)，通過不斷地沿著相似性度量的梯度 方向移動到新的位置直至收斂，得到當前新的位置； 步驟四，鉆井過程中鉆頭的運動為不斷抖動著前進與后退，所以對跟蹤結(jié)果的距離 軌跡先采用中值平滑處理，平滑后某時刻t的偏移距離為d' (f) =med{d(t-k，t+k)}， 其中k為濾波尺寸參數(shù)，通過尋找平滑后的跟蹤結(jié)果偏移距離的顯著跳躍判斷單次鉆桿 運動的劃分，同時需滿足兩次連續(xù)跳躍的時間差符合設(shè)定的時間要求，即滿足T i+1-Ti > a* (Frameln+FrameOut)，a在0到1之間，貝U為一個鉆桿數(shù)量； 步驟五，鉆孔深度根據(jù)分析的鉆井鉆桿數(shù)量可方便測量得知：Depth =鉆桿長度*鉆井 鉆桿數(shù)量。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理技術(shù)的煤礦井下鉆孔深度測量方法，其特征在 于，所述步驟二還包括選擇鉆桿方向作為主運動方向，以避免復雜井下環(huán)境中多運動目標 如工人運動等產(chǎn)生的干擾和遮擋情況，記錄方向線段的參數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理技術(shù)的煤礦井下鉆孔深度測量方法，其特征在 于，如果均值漂移算法跟蹤到的當前幀的位置偏移到離在步驟二中選擇的運動方向一定距 離，則認為當前幀目標丟失，該幀結(jié)果無效，以持續(xù)運動的預測值為目標位置。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理技術(shù)的煤礦井下鉆孔深度測量方法，其特征在 于，所述步驟三還包括通過灰度特征、梯度方向特征以及角點特征來判斷目標模板和候選 模型之間的相似性。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理技術(shù)的煤礦井下鉆孔深度測量方法，其特征在 于，所述步驟三還包括定義目標區(qū)域，以目標區(qū)域幾何中心為中心的3倍目標區(qū)域面積的 領(lǐng)域區(qū)域為背景區(qū)域，計算區(qū)分度D來判斷目標和背景的區(qū)分程度，D的計算原則定義為
其中Ha和Hb分別表示目標區(qū)域和背景區(qū)域的特征直方圖。
【文檔編號】E21B47/002GK104100256SQ201310132223
【公開日】2014年10月15日 申請日期:2013年4月15日 優(yōu)先權(quán)日:2013年4月15日
【發(fā)明者】董立紅, 李占利, 張杰慧 申請人:西安科技大學