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基于井下移动图像采集的目标识别与精确定位方法

刘毅 翟贵盛

刘毅,翟贵盛.基于井下移动图像采集的目标识别与精确定位方法[J].工矿自动化,2021,47(5):65-70..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17765
引用本文: 刘毅,翟贵盛.基于井下移动图像采集的目标识别与精确定位方法[J].工矿自动化,2021,47(5):65-70..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17765
LIU Yi, ZHAI Guisheng. Target identification and precise positioning method based on underground moving image collectio[J]. Industry and Mine Automation, 2021, 47(5): 65-70. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17765
Citation: LIU Yi, ZHAI Guisheng. Target identification and precise positioning method based on underground moving image collectio[J]. Industry and Mine Automation, 2021, 47(5): 65-70. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17765

基于井下移动图像采集的目标识别与精确定位方法

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17765
基金项目: 

国家重点研发计划项目(2016YFC0801800)

中央高校基本科研业务费资助项目(2021YJSJD24)

详细信息
  • 中图分类号: TD655.3

Target identification and precise positioning method based on underground moving image collectio

  • 摘要: 针对现有井下定位方法定位精度波动较大、难以进一步提高的问题,提出一种基于井下移动图像采集的目标识别与精确定位方法。利用定位目标携带的摄像机采集环境图像,通过自适应直方图均衡化方法对采集到的原始图像进行预处理,采用深度学习技术SSD算法、数据增强SSD算法识别井下标志目标,并采用基于小孔成像原理的单目测距方法进行测距和定位。实验结果表明:与灰度图像匹配算法和特征图像匹配算法2种传统算法相比,SSD算法对距离和角度变化的适应能力更好,距离为45 m时有效检测率仍达892%;数据增强SSD算法提高了鲁棒性,检测精确率比SSD算法高17%,可以更好地适应复杂环境。井下应用结果表明,基于井下移动图像采集的目标识别与精确定位方法在2~10 m范围内可得到较理想的效果,随着距离增加,测量精度有所下降。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2021-05-20

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