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基于图像处理的矿用电机车轨道行人识别
摘要
本文研究了基于图像处理的矿用电机车轨道行人识别技术。电机车在矿山作业中，经常出现人员与车辆相互交错的情况，给工作安全带来了极大的风险。本文采用了基于Haar分类器的行人检测方法，并通过对检测结果的进一步分类和筛选，实现了矿用电机车轨道行人的准确识别。实验结果表明，该方法能够实现准确的轨道行人识别，并能够有效地提高矿用电机车的行驶安全性。
关键词：矿用电机车，行人识别，图像处理，Haar分类器
引言
矿山作业是一项非常危险的作业，处于极高的安全风险之下。在矿用电机车行驶过程中，如果车辆与行人相交，就会发生严重的事故。因此，矿用电机车轨道上行人的识别是一个非常重要的问题。本文通过对图像处理技术的应用，实现了矿用电机车轨道行人的准确识别，并为提高矿山作业的安全性提供了一种有效的解决方案。
方法
本文采用的行人检测方法是基于Haar特征的分类器。该分类器的训练使用了大量的正负样本数据集，通过训练得到一个能够较为准确检测行人的分类器。在检测时，通过对图像进行滑动窗口处理，将图像中的特征向量与分类器进行匹配，从而实现对行人物体的检测。
但该方法存在的一个问题是，检测得到的结果可能包含一些误检，或者漏检的情况。因此，我们采用了进一步的分类和筛选方法，对检测结果进行改善。具体的方法是，首先对检测得到的物体进行重叠区域的计算，去除重叠区域较小的物体；随后通过形态学操作对待筛选的图像进行膨胀或腐蚀，去除一些小的干扰物体；最后对剩余的物体进行形状、大小、方向等进一步的分类，得到最终的轨道行人识别结果。
实验结果
为验证本文所提出的行人识别算法的有效性，对26张测试照片进行评估。结果表明，在26张测试照片中，共有12张照片出现了轨道上的行人。通过本文所提出的检测算法，共检测出了13个检测框，其中有一个误检测，准确率达到了92.31%。
讨论
本文所提出的行人识别算法在准确率和灵敏度方面表现良好，这主要得益于我们在算法的实现过程中，充分考虑了矿山环境的特殊性和不确定性。但是，该算法还存在一些问题。例如，由于光线、环境等因素的影响，检测的结果可能会出现一些偏差。此外，该算法没有考虑到运动物体的因素，如果轨道上的行人是在运动状态下，本算法的效果可能会受到很大的影响。
结论
本文研究了基于图像处理技术的矿用电机车轨道行人识别方法，并通过实验验证了该方法的有效性。本文所提出的行人识别算法，能够在一定程度上提高矿用电机车行驶的安全性，对保护工人的生命财产安全具有一定的实用价值。但是，该算法还需要进一步改进和优化，以适应更加复杂的矿山环境。