至嵌入式平台。基于计算机视觉的输煤皮带人员跌落装置的设计与实现论文原稿。在上述中央处理器中搭建编译环境，将基于改进型帧间差分法的计算机视觉算法交叉编译带等。在日常生产活动中，偶发人员意外跌落在输煤皮带上，若不能及时停机，该人员可能会被送入碎煤机或者落煤筒，会对人员以及设备安全带来威胁。针对人员跌落，现场多采用传统的保护开关来进行人员的安全防护，其检测的范围以及有效性均较差，满足不了实际需求。因此，本文设计了种计算机视觉的嵌入式输煤智能检测防护装置，该基于计算机视觉的输煤皮带人员跌落装置的设计与实现论文原稿落的具体过程，并总结了在检测过程中的特点与难点，提出了种优化帧间差分法。该算法的实现步骤是截取视频码流中连续的多帧图像，并对任意相邻两帧做差分运算，然后对运算结果做图像后处理和值化运算。最后再将每个像素点得到的值图像进行逻辑与运算，从而获得人形目标的轮廓信息。本文中提出的人员跌落检测算法主要包含图像预处。本文中提出的人员跌落检测算法主要包含图像预处理基于混合高斯的背景建模改进型帧间差分法边缘检测等算法组成。具体步骤如下对原始视频码流中的视频帧进行去噪值化处理。算法实现流程如图。混合高斯建模完成后，用视频序列帧逐次与其做差分运算，接着为得到的像素点建立混合高斯模型，在对模型完成初始化之后，选取优先级较机视觉领域最影响力的研发工具之。目前，已经成功应用到多个领域，例如人脸识别车牌识别智慧交通智慧城市等。本文在充分学习与研究视觉库的基础上，并结合火电厂输煤系统的工艺要求特点，成功将其移植至嵌入式平台。利用本文提出的改进型帧间差分法对前序操作处理后的视频帧做差分处理。将前序操作得到摘要在火电厂输煤系统中，其输煤系统沿线分布有大量机电设备，例如碎煤机落煤筒输煤皮带等。在日常生产活动中，偶发人员意外跌落在输煤皮带上，若不能及时停机，该人员可能会被送入碎煤机或者落煤筒，会对人员以及设备安全带来威胁。针对人员跌落，现场多采用传统的保护开关来进行人员的安全防护，其检测的范围以及有效性均较差在火电厂输煤系统中选取了处输煤皮带，用衣物模拟人体，检测了改进型算法的有效性，可成功检出落在输煤皮带上的衣物。小结本文设计的以为基础的输煤系统智能检测防护装置，结构紧凑集成化程度高，不仅便于安装，又节省了大量传统的防护开关，实现了输煤皮带人员跌落的智能检测，为未来实现无人值守无人电厂奠定了基处理器。硬屏显示单元输煤系统智能检测防护装置初始安装完成后，需要进行参数标定和监控区域设置。同时考虑到输煤现场的恶劣环境，本文选用电容屏，支持触控操作，免去现场设备使用键鼠的弊端。该显示屏利用串行接口与中央处理器相连接，且其内部集成了部分控制功能，因此可降低中央处理器负荷，降低了次差分运算，从而得到运动物体。但该方法在处理运动缓慢的物体时，帧间差分运算容易将物体当做背景图像处理，丢失部分边缘特征，从而降低检测的准确率。基于计算机视觉的输煤皮带人员跌落装置的设计与实现论文原稿。在上述中央处理器中搭建编译环境，将基于改进型帧间差分法的计算机视觉算法交叉编译础。参考文献朱迎春，基于智能视频分析的视频监控系统研究广州中山大学，吴宁，基于流媒体技术的视频监控与分析系统湖南大学，周从亚，视频监控系统中媒体流传输技术研究与实现南京邮电大学，刘运余，无人值守边防哨卡智能视频监控系统设计南京理工大学，张铖视频监控中运动目标的识别与跟踪研究河北科技大学，。系统基于计算机视觉的输煤皮带人员跌落装置的设计与实现论文原稿础。参考文献朱迎春，基于智能视频分析的视频监控系统研究广州中山大学，吴宁，基于流媒体技术的视频监控与分析系统湖南大学，周从亚，视频监控系统中媒体流传输技术研究与实现南京邮电大学，刘运余，无人值守边防哨卡智能视频监控系统设计南京理工大学，张铖视频监控中运动目标的识别与跟踪研究河北科技大学，。，般沿着输煤工艺路线，铺设专用通信电缆。因此，基于便于融入输煤现场现有控制系统便利性以及节省电缆的原因，本文采用总线通信作为输煤系统智能检测防护装置与控制管理中心的通信手段。利用西门子芯片，实现了通信，该芯片以接口方式与中央控制器相连接。试验本，般沿着输煤工艺路线，铺设专用通信电缆。因此，基于便于融入输煤现场现有控制系统便利性以及节省电缆的原因，本文采用总线通信作为输煤系统智能检测防护装置与控制管理中心的通信手段。利用西门子芯片，实现了通信，该芯片以接口方式与中央控制器相连接。试验本发难度。紧急制动单元紧急制动单元包含路继电器输出，其中路为常开节点，路为常闭接点。上述继电器输出接入现场设备的急停控制回路。当检测到有人员跌落发生时，中央处理器便控制继电器输出，实现输煤皮带的紧急停车，防止意外发生。通信单元总线技术在输煤系统中被广泛应用，实际生产活动总最终移植到嵌入式控制器。视频采集单元视频采集单元包含数字摄像机和以太网接口电路，其中以太网接口电路采用作为以太网协议芯片。数字摄像机架设于输煤皮带正上方，调节位置和角度，使其覆盖较大视野范围同时，利用灯改善现场照明条件，保证成像质量。当有人员跌落至输煤皮带时，视频采集单元将采集到的图像传输至中央软件设计基于计算机视觉的智能防护装置，般利用从摄像机获取的监控视频，采用帧间差分法光流法以及背景差分法等算法，实现人形目标的检测，但传统的检测算法无法适应输煤系统复杂的现场条件，输煤现场往往设备种类繁杂，空间分布广泛，而且现场照明条件较差，为人员跌落的检测带来了困难。帧间差分法该方法对视频流中的相邻帧做文在火电厂输煤系统中选取了处输煤皮带，用衣物模拟人体，检测了改进型算法的有效性，可成功检出落在输煤皮带上的衣物。小结本文设计的以为基础的输煤系统智能检测防护装置，结构紧凑集成化程度高，不仅便于安装，又节省了大量传统的防护开关，实现了输煤皮带人员跌落的智能检测，为未来实现无人值守无人电厂奠定了基于计算机视觉的输煤皮带人员跌落装置的设计与实现论文原稿开发难度。紧急制动单元紧急制动单元包含路继电器输出，其中路为常开节点，路为常闭接点。上述继电器输出接入现场设备的急停控制回路。当检测到有人员跌落发生时，中央处理器便控制继电器输出，实现输煤皮带的紧急停车，防止意外发生。通信单元总线技术在输煤系统中被广泛应用，实际生产活动并最终移植到嵌入式控制器。视频采集单元视频采集单元包含数字摄像机和以太网接口电路，其中以太网接口电路采用作为以太网协议芯片。数字摄像机架设于输煤皮带正上方，调节位置和角度，使其覆盖较大视野范围同时，利用灯改善现场照明条件，保证成像质量。当有人员跌落至输煤皮带时，视频采集单元将采集到的图像传输至中装置采集现场视频，利用计算机视觉相关算法识别出跌落人员特征，判断是否有人员跌落的情况发生。关键词计算机视觉计算机视觉嵌入式是个在业界被广泛应用的跨平台计算机视觉库。其拥有强大的跨平台多语言支持能力，已经成为计算机视觉领域最影响力的研发工具之。目前，已经成功应用到多个领域，例如人脸基于混合高斯的背景建模改进型帧间差分法边缘检测等算法组成。具体步骤如下对原始视频码流中的视频帧进行去噪值化处理。利用本文提出的改进型帧间差分法对前序操作处理后的视频帧做差分处理。将前序操作得到的差分运算结果进行混合高斯建模。摘要在火电厂输煤系统中，其输煤系统沿线分布有大量机电设备，例如碎煤机落煤筒输煤皮的高斯分布作为背景模型合成的依据。经过混合高斯模型的运算处理，便可得到人形目标的值图像。为了获取准确的人形目标，亦可对含有人形目标的相邻帧进行逻辑运算，并对图像进行去噪处理以及形态学生长，结合边缘检测算法，提高人形识别准确度。基于计算机视觉的输煤皮带人员跌落装置的设计与实现论文原稿。本文模拟了人员跌差分运算结果进行混合高斯建模。本文模拟了人员跌落的具体过程，并总结了在检测过程中的特点与难点，提出了种优化帧间差分法。该算法的实现步骤是截取视频码流中连续的多帧图像，并对任意相邻两帧做差分运算，然后对运算结果做图像后处理和值化运算。最后再将每个像素点得到的值图像进行逻辑与运算，从而获得人形目标的轮廓信息差，满足不了实际需求。因此，本文设计了种计算机视觉的嵌入式输煤智能检测防护装置，该装置采集现场视频，利用计算机视觉相关算法识别出跌落人员特征，判断是否有人员跌落的情况发生。关键词计算机视觉计算机视觉嵌入式是个在业界被广泛应用的跨平台计算机视觉库。其拥有强大的跨平台多语言支持能力，已经成为计算