李智科

【摘要】在煤礦安全生產(chǎn)基礎(chǔ)建設(shè)中，煤礦視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為井下安全監(jiān)控系統(tǒng)之一，是煤礦調(diào)度指揮中心對井下作業(yè)的主要生產(chǎn)環(huán)節(jié)、設(shè)備運營情況及關(guān)鍵生產(chǎn)線情況進(jìn)行實時監(jiān)控的最直觀、有效的手段。目前除了對井下作業(yè)情況的監(jiān)控，通過數(shù)字圖像增強(qiáng)處理技術(shù)，視頻監(jiān)控系統(tǒng)還用于對井下光照不均圖像的識別、人臉識別，對運動機(jī)車定位和煤面圖像的檢測等。

【關(guān)鍵詞】井下監(jiān)控 光照不均 人臉識別

一、研究背景

煤礦巷道內(nèi)環(huán)境復(fù)雜，整體背景黑暗，濕度大，粉塵多，導(dǎo)致井下采集圖像整體質(zhì)量較差。圖像的畫面往往對比度較低，細(xì)節(jié)部分無法清晰分辨；由于井下光照主要來源于照明燈，燈光區(qū)域與背光區(qū)域亮度反差很大，造成圖像整體或局部光照不均，嚴(yán)重影響圖像的采集質(zhì)量；采集圖像傳輸過程中受巷道中電氣設(shè)備、傳輸線纜、無線設(shè)備等因素影響產(chǎn)生電磁干擾，造成圖像中的電磁干擾噪聲。本文以井下圖像中人臉圖像識別為目的，對井下圖像處理技術(shù)進(jìn)行探討。

二、井下圖像中人臉的檢測與識別

目前，國家和政府對煤礦安全生產(chǎn)高度重視，井下人員的人身安全作為安全生產(chǎn)的核心，與之相關(guān)的井下人員管理和監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)受到煤炭企業(yè)的高度重視。井下人員定位系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于井下人員管理系統(tǒng)方面，目前多采用射頻卡實現(xiàn)對井下人員的跟蹤定位和考勤管理，但是考慮到射頻卡不是礦工本人的唯一標(biāo)識，單一通過射頻卡不能識別出礦工的姓名和身份，另外基于射頻卡識別的人員定位精確度也有待進(jìn)一步提升，因此本文考慮將人員管理系統(tǒng)與井下視頻圖像識別技術(shù)結(jié)合起來，通過人體識別技術(shù)來進(jìn)一步加強(qiáng)井下人員管理。

在井下人員圖像中，選擇人體哪方面生物特征作為數(shù)字圖像處理識別的對象是著手工作的首要考慮。結(jié)合井下特殊的環(huán)境，礦工經(jīng)常手持生產(chǎn)工具且手上易有灰塵，又由于監(jiān)控系統(tǒng)拍攝的井下人員圖像光照度低、不夠清晰，虹膜識別也不適用，DNA檢測技術(shù)程序復(fù)雜，而人臉目標(biāo)明顯，五官分布在圖像中較易捕捉。綜上考慮，本文選擇人臉作為煤礦井下識別礦工身份的特征。

三、基于模板匹配的人臉識別方法

（一）模板尺寸歸一化

特征提取的預(yù)處理操作是為了使待測圖像樣本符合特定的準(zhǔn)則，使其更適合特征提取的要求。特征歸一化作為預(yù)處理的一項重要操作，為之后的目標(biāo)識別環(huán)節(jié)作必要準(zhǔn)備。在采用模板匹配方法對圖像進(jìn)行識別時，應(yīng)需要對用于作匹配的多個人臉模板區(qū)域進(jìn)行尺寸歸一化，使其歸于同等大小，人臉模板可以由人臉部五官（如雙眼、鼻、嘴等）來構(gòu)造，而不宜選擇胡子頭發(fā)等不規(guī)則特征。

（二）人臉模板匹配過程

基于模版匹配的人臉識別，首先要根據(jù)臉部五官如雙眼、鼻子、嘴以及臉型特征的位置、形狀、分布來建立人臉模板，將構(gòu)造出的人臉模版在待測圖像上遍歷，求二者的相關(guān)度，當(dāng)某個區(qū)域求得的相關(guān)度大于（或小于）特定閾值th時，認(rèn)為此處圖像與模板匹配，從而識別出人員身份。

（三）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行人臉檢測

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對圖像的識別屬于基于統(tǒng)計模式識別的一種方法，它是用數(shù)學(xué)模型對人腦系統(tǒng)的神經(jīng)元傳輸機(jī)制進(jìn)行模擬，也可通過計算機(jī)編程來仿真人腦神經(jīng)的傳輸機(jī)制。它是一種自底向上的數(shù)學(xué)方法，先研究單一的人工神經(jīng)元，再將大量功能簡單的神經(jīng)元進(jìn)行互聯(lián)，逐漸形成復(fù)雜龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人臉識別的主要過程由待測圖像預(yù)處理、人臉特征提取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器組成。其中，圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)主要包括噪聲的濾除、特征的增強(qiáng)、光照的調(diào)整等處理；人臉特征可根據(jù)人臉形狀、五官對稱性、五官位置分布等幾何特征來提??；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類過程為將待識別樣本輸入到設(shè)計好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，根據(jù)神經(jīng)元輸出來確定類別。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在人工智能領(lǐng)域占有重要的位置，特別是在圖像處理與識別方面，有著重要的研究和應(yīng)用價值。

四、結(jié)語

本文基于煤礦井下安全監(jiān)控系統(tǒng)中的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，致力于將數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用到煤礦井下人員管理系統(tǒng)中，為煤礦安全生產(chǎn)和有效管理工作的信息化技術(shù)研究做出貢獻(xiàn)。針對井下特殊的圖像采集環(huán)境，本文對人臉識別圖像處理技術(shù)進(jìn)行了研究，以實現(xiàn)計算機(jī)自動識別井下采集圖像中特定目標(biāo)的目的，最終目標(biāo)是實現(xiàn)對光照不均的井下圖像中礦工身份的自動識別。endprint