基于条件随机场的矿工检测方法.pdf

第 4 1 卷 第 3期 2 0 1 5年 3月 工矿 自 动化 I n dus t r y a nd M i n e Aut o ma t i on V0 1 ． 4 1 NO ． 3 M a r ．2 0 1 5 文章编 号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 5 0 3 0 0 7 0 0 5 D OI 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 1 x ． 2 0 1 5 ． 0 3 ． 0 1 8 刘军 ， 朱元忠， 王文清 ， 等． 基于条件随机场的矿工检测方法E J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 5 ， 4 1 2 7 O ～ 7 4 ． 基于条件随机场的矿工检测方法 刘军 ， 朱元 忠 ， 王 文清。 ， 杜 东璧 ， 赵 青 青 1 ． 中国矿业大学 北京机电与信息工程学院， 北京 1 0 0 0 8 3 ； 2 ． 北京 工业 职业 技术 学 院 电气 与 信息工 程学 院 ， 北京 1 0 0 0 4 2 摘 要 针 对现 有视频 图像 目标检 测 算 法应 用于矿 工检 测 时检 出率 、 定 位 准确 率 、 检 测 效率 等 均较 低 的 问 题 ， 提 出了一 种基 于条件 随机 场 的矿 工检 测 方 法 。该 方 法 包括 矿 工检 测模 型建 立 与 矿 工检 测 识 别 2部 分 。 在 模型 建 立阶段 ， 提 取 若干 样本 图像 的方 向梯度 直方 图特 征 ， 并 利 用主 成分 分析 法对 特征 进 行 降 维 处理 ； 以 条件 随机 场为框 架进行 感 兴趣 区域标 志 ， 以标 定训 练样 本 ， 并训 练 条件 随机 场模 型参 数 。在 检 测 识 别阶段 ， 提 取待 检 测 图像 的 方向梯度 直 方 图特 征 ， 并对特 征进 行 降 维 ， 采 用训 练得 到 的条件 随机 场模 型 ， 通 过局 部 二 元 模 式推 断标定 图像各 子 窗 口， 最终得 到矿 工所 在 区域 。 实验 结果表 明 ， 该 方法可 准确地 检测 出矿 工在 图像 中的位 置 。 关 键词 矿 工检 测 ；条件 随机 场 ；方 向梯 度 直方 图 ； 局 部二 元模 式 中图分 类号 T D6 7 文献标 志码 A 网络 出版时 间 2 0 1 5 0 2 1 2 1 6 O O 网络 出版地 址 h t t p ／ ／ www ． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． T P ． 2 0 1 5 0 2 1 2 ． 1 6 0 0 ． 0 1 8 ． h t m1 收稿 日期 2 O 1 4 一 O 7 1 O ； 修 回日期 2 0 1 4 - 1 2 - 1 2 ； 责任编辑 李 明。 基金项 目 国家 自然科学基金重点资助项 目 5 1 1 3 4 0 2 4 ； 国家高技术研究 发展计划 8 6 3计划 资助项 目 2 O 1 2 AA0 6 2 2 0 3 ； 国家 自然科学 基金 资助项 目 U1 2 6 l 1 2 5 。 作者简介 刘军 1 9 8 9 一 ， 男 ， 山东临沂人 ， 硕士研 究生， 研究方 向为图像处理 、 无线输电 、 虚拟现实等 ， E ma i l l i u i u n 7 5 7 1 6 3 ． C O I I I 。 [2 ] 谢凯 超． 井下人 员定 位与通 讯系 统界 面设 计 [ D ] ． 长 春 吉林大学 ， 2 0 1 2 ． [3 ] 李善仓 ， 傅鹏 ， 张德运． 无线传感器 网络 中的分 布式节 点定位方法 _ J ] ． 西 安交 通 大学 学 报 ， 2 0 0 7 ， 4 1 1 2 1 41 8 1 42 2． [ 4 ] 裴 忠民， 李贻斌 ， 徐硕． 大规模无线传 感器网络快速 定 位算 法 [ J ] ．中 国 矿 业 大 学 学 报 ， 2 0 1 3 ， 4 2 2 31 4 31 9 ． [ 5] 赵争鸣 ， 张艺明 ， 陈凯楠． 磁耦合谐振 式无线电能传输 技术 新 进 展 [ J ] ．中国 电机 工 程 学 报 ， 2 0 1 2 ， 3 2 9 1 67 17 2 ． r 6] KURS A，KARALI S A，MOF FATT R，e t a 1 ． W i r e l e s s p owe r t r a n s f e r v i a s t r o ng l y c oup l e d ma g ne t i c r e s o n a n c e s [ J ] ．S c i e n c e ，2 0 0 7 ， 3 1 7 5 8 3 4 8 3 8 6 ． [7 ] 吴嘉迅 ， 吴俊 勇 ， 张宁 ， 等． 基 于磁耦 合谐 振的无 线能 量传 输 的 实 验 研 究 [ J ] ． 现 代 电 力 ， 2 0 1 2 ， 2 9 1 2 4 2 8． [8] 黄辉 ， 黄学 良， 谭林 林 ， 等． 基于磁 场谐振 耦合 的无线 电力传输发射及接 收装 置的 研究[ j ] ． 电工 电能新技 术 ， 2 0 1 1 ， 3 0 1 3 2 - 3 5 ． [9 ] [ 1 o ] [ 1 1 ] [ 1 2 ] [ 1 3 ] 汤伟 ， 杨瑞 霞 ， 郭志涛 ， 等． 一种高 Q值 的谐振 式无线 能量传 输 技 术 的应 用 [ J ] ． 电工 电 能新 技 术 ， 2 o 1 2 ， 3 1 4 7 5 7 8 ． 强浩 ， 黄学 良， 谭 林林 ， 等． 基 于动 态调谐 实现 感应耦 合无线 电能传输系统 的最大功率传输 [ J ] ． 中国科学 ， 2O1 2， 4 2 7 83 0 - 8 37 ． S AM P LE A P， M EYER D A ， S M I TH J R． An a l y s i s ， e x p e r i me n t a l r e s u l t s ， a n d r a n g e a d a p t a t i o n o f ma gne t i c a l l y c oup l e d r e s ona t or s f or wi r e l e s s p owe r t r a n s f e r[J] ． I E E E T r a n s a c t i o n s o n I n d u s t r i a l El e c t r on i c s， 2 O1 l， 5 8 2 54 4 - 5 54 ． 张献 ， 杨庆新 ， 陈海燕 ， 等． 电磁耦 合谐 振式 传能 系统 的频率分裂特性 研究 [ J ] ． 中 国电机工 程学 报 ， 2 0 1 2 ， 3 2 9 1 6 7 1 72． AW AI I ．De s i g n t he o r y o f wi r e l e s s p ower t r a ns f e r s y s t e m ba s e d o n ma g ne t i c a l l y c ou pl e d r e s o na t o r s [ c] ／ ／ I E E E I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o n Wi r e l e s s I n f o r ma t i o n Te c h n o l o g y a n d S y s t e ms ． Ho n o l u l u ， 2 O1 0 1 4 ． 2 0 1 5年 第 3期 刘 军等 基 于条 件 随机场 的矿 工检 测 方法 M i n e r d e t e c t i o n me t h o d b a s e d o n c o n d i t i o n a 1 r a nd o m f i e l d LI U J u n ， ZHU Yu a n z h o n g ， W ANG W e n q i n g 。 ， DU Do n g b i ， Z HAO Qi n g q i n g 1． Sc ho o l o f M e c ha n i c a l El e c t r o ni c a n d I nf o r ma t i on En gi ne e r i n g，Chi n a Uni v e r s i t y of M i ni n g a n d Te c h n o 1 o g y Be i j i n g ，Be ij i n g 1 0 0 0 8 3 ，Ch i n a ；2． I n s t i t u t e o f El e c t r i c a 1 a n d I n f o r ma t i o n En g i n e e r i n g ，B e i j i n g P o l y t e c h n i c Co l l e g e ，Be i j i n g 1 0 0 0 4 2 ，Ch i n a Ab s t r a c t F o r l o w d e t e c t i o n r a t i o ，a c c u r a c y a n d e f f i c i e n c y o f e x i s t i n g o b j e c t d e t e c t i o n me t h o d s o f v i d e o i ma ge ， a mi ne r d e t e c t i o n me t h od b a s e d on c on di t i o na l r a n do m f i e l d wa s pr o po s e d． The me t h od ma i n l y i nc l u de s t wo s e c t i on s， n a me l y mod e 1 f ou nd a t i o n a nd r e c og ni t i o n o f m i ne r d e t e c t i o n． I n t he mod e l f ou nd a t i o n s t a ge ，c ha r a c t e r i s t i c s o f hi s t o gr a m o f or i e nt e d gr a d i e n t o f s a m p l e i m a ge s a r e e xt r a c t e d，wh os e d i me ns i o na l i t i e s a r e r e d uc e d by pr i nc i p a l c o m p o ne n t a n a l y s i s． The n i nt e r e s t e d r e gi o ns a r e s i g ne d by c o nd i t i o na l r a n do m f i e l d t o c a l i br a t e t r a i n i ng s a mpl e ，a nd p a r a me t e r s of c o nd i t i o na l r a n do m f i e l d mod e l a r e t r a i ne d．I n t h e r e c o gn i t i on s t a g e．c ha r a c t e r i s t i c s o f hi s t o g r a m o f or i e nt e d gr a d i e n t of d e t e c t e d i m a g e a r e e x t r a c t e d，whos e di m e ns i on a l i t i e s a r e r e d uc e d． The t r a i ne d c o nd i t i on a l r a n do m f i e l d m o d e l i s us e d t o c a l i br a t e e a c h s ub wi nd o w of t he de t e c t e d i m a g e by l o c a l bi na r y pa t t e r n me t h od，S O a s t o g e t r e g i o n whe r e mi ne r i s ．Th e e x pe r i m e nt a l r e s ul t s s ho w t h a t t he me t ho d c a n de t e c t mi ne r i n i m a g e c o r r e c t l y． Ke y wo r ds mi ne r de t e c t i o n； c on di t i o na l r a nd o m f i e l d；hi s t o gr a m o f o r i e n t e d gr a d i e n t ； l o c a l b i na r y pat t er n 0 引言 矿工 目标检测是实现矿井 自动 目标跟踪及其他 后续 处 理 的先决 条件 。在 矿井 图像 中对 矿工 进 行准 确 检测 对指 导煤 矿 生产具 有 重大 意义 。 在 视频 图像 目标 检测 算 法研 究 领 域 ， Or e n等口 于 1 9 9 7年 将机 器学 习方 法 引入 目标 检测 中 ， 获 得 了 较好的检测率 。2 0 0 1年 ， Vi o l a等 提 出一种通用 的 目标 检 测框 架 ， 提 高 了检 测 速 度 。Ga v r i l a l 3 利 用 模 板 匹配 的思 想 ， 将 目标 的边 缘 模 板 与 待 检 测 图 片 进 行 匹 配 。S a b z me y d a n i等 于 2 0 0 7年 提 出 了 s h a p e l e t 算法 。上述算法用于矿工检测时 ， 受井下 环境恶劣 、 光照条件差等因素的影 响， 在检 出率 、 定 位准 确率 、 检测 效 率 等方 面 仍 存 在 许 多 问题 。本 文 基于 条件 随 机 场 C o n d i t i o n a l R a n d o m F i e l d ， C RF 提 出一种 新 型 的矿 工检 测 方 法 ， 并 通 过 实 验 验 证 了 该方法在检出率 、 正确率等方面均能达到较理想的 效果 。 1 CRF模 型 与特征 提 取 1 ． 1 CRF模 型 C R F是 在 马 尔 科 夫 随 机 场 Ma r k o v Ra n d o m F i e l d ， MRF 基础 上 发展 起 来 的 。它 不 仅 可 利 用 相 邻 节点 的联 系 ， 还 能 够 利 用 整个 观测 场 的信 息 对 局 部判断加以指导_ 5 ] ， 从而更加合理地提取 目标 。 设 G一 S， E 为一 个 无 向图 ， S为顶 点 ／ 节 点 的 有 限集 合 ， 表 示 随 机 变 量 ， E 为 边／ 弧 的 集 合 ； Y一 { Y l i ∈S 为 以 G 中节 点 i为索 引 的 随机 变量 Y 构 成的集合 。在给定特征向量 2 C 的条件下 ， 若每个随 机变 量 Y 服从 马尔 科夫 属 性 ， 即 P ． ， J ， - “ } 一 P y l z， Y ， 其中 S 一{ i 为 G 中除 i点外所有点 的集合 ， N 为 G 中 i点 的邻 域 集合l 6 ] ， P y l z， s _ { i ， P y l 3 2 ， Y N 分别 为在 给定 z， Y s _ { f 以及 ．2 7 ， Y 条件 下 ， i 点被 标 记 为 的概 率 ， 则 ．z ， Y 就 构成 一个 C RF 。 C R F是 一 种 MR F 。MR F 与 吉 布 斯 分 布 是 等 价 的 ， 则 C R F模 型 可 由吉布 斯分 布求得 。吉 布 斯分 布是一个概率分布 ， 其定义为 1 ／ 1 、 P 厂 一专e x p 一寺u 厂 1 式 中 Z 为 归 一 化 常 数 ， Z 一 e x p 一 亭 w， ； T 1 ； U ， 为能量 函数 。 能量函数是成对的 ， 其形式为 u -厂 一∑A ∑ ∑ ， ， 2 i E S i E S i ∈ N 式 中 A f i 为 i 点处 的条件 厂 贡献 给 i点 的能量 ； I ， f ， 为 i 点处 的条 件 ， 贡 献 给 i 点 的能 量 。 根据式 1 ， C R F可写为 P y l z 一 e x p 一 亭 E l 3 则 有 P y f -z 一 e x p 一E y f 4 7 2 工矿 自动 化 2 O 1 5年 第 4 1卷 根 据式 2 、 式 4 ， 在 给 出观 察 值 z的 情 况 下 标 定 Y的联合 分 布概率 为 P y 1 ．z 一 e x p { 一 j ∑A ∑∑ Y ， ， z 1 } 5 i E S J ∈ N． 式 中 A ， z 代 表标 记 索 引 为 i 的子 窗 口内 的观 察 特征 被 标 记 为 Y 的 可 能 性 ， 代 表 相 关 联 势 能 ； ， ， ， ， z 代表 J子 窗 口内 的观 察 特 征 被 标 记 为 Y 时对 i 子窗 口内的观察特征被标 记为 Y 所产生 的影 响 ， 代 表相 互作用 势 能 。 本文 中 ， 图像 被划 分 成 的一 系列子 窗 口可等 效 为在 C R F下 的点 ， 是 判 别 式 随机 场 D i s c r i mi n a t i v e R a n d o m F i l e d s ， DR F的 延 伸。D R F 由 Ku ma r 等 提出 ， 只能用于二维场景， 比如图像 ； 另外 ， D R F 可通 过局 部判别 式 分类器 计算 单点 势能 与成对 点势 能 。因此 ， 在 D R F模 型 下 建 立 能 量 函数 的 求 解 公 式 。能量 函数 为 A ， z一一 l g P h z 6 j 0 ， Y ， z 一一 [ K．y Y 1 一K 2 a y Y y p z 一1 ] 7 式 中 h 为 在 i子 窗 口区 域 处 的特 征 向 量 ， 其 第 1 个元素设为 1 ， 以适应参数 的偏 移； 口 ， K 为 常 数； 为在相应条件下， 其他 点贡献给该点 的能 量 ； 7 d 为模型要求 的参 数， 是许多 同类参 数的集合 ； 一 [ 1 j h z 一 z 门 表示成对 i ， J 所代表的 特征 向量 ， 其第 1 个元 素设为 l ， 以适应参数偏移 。 由式 5 一式 7 可得 P y z一 1 e x p { ∑i g P y l h i z ∑ ∑ E K y 3 ， ， 十 1 一K 2 a y Y V p 一1 ] } 8 P y l h z 基于 l o g i s t i c 方程 可表示 为 P j h z 一 z y h z 9 w为 l o g i s t i c 方程 [ z ] 的参数。 [ ] 方程为 g 一 1 0 其 中 z W h z 。l o g i s t i c方程 曲线 如 图 1 所示 。 为 了不使 2个 子窗 口之 间产生 负 的相互 作用 以 及 图像不 连续 ， 令 V T z 为非 负值 ， 即 vT ／ j x 一 ⋯ 1 ． 2 特 征提 取 煤矿 井 下光 照强度 低 ， 尤 其在 灯光 区与低 照 度 -‘ ， _ 一 0 4 U 2 4 0 图 1 l o g i s t i c 方程 曲线 区交 界处 ， 光照 强 度变 化 幅 度 大 ， 不 利 于特 征 提 取 。 方 向梯度直 方 图 Hi s t o g r a m o f Or i e n t e d G r a d i e n t ， HO G 是 在 图像 的 局 部 细胞 单 元 上 进 行 操 作 ， 能够 对 图像 光学 形 变保 持 很 好 的 不 变性 。另外 ， 矿工 在 井下 作业 时存 在很 多 肢体 动作 ， 这 些 动 作 不 是完 全 标 准 的直 立状 态 ， 不 利 于进 行 矿 工 检测 。但 在粗 的 空域 抽样 、 精细 的方 向抽 样 以及 较 强 的局 部 光 学归 一 化 等 条 件 下 采用 HOG 进行 特 征 提 取 ， 只 要 矿 工 大体 上保 持直 立姿 势 ， 就 容 许 矿工 有 一 些 细 微 的肢 体动 作 ， 这些 细微 的 动作 可 以被 忽 略而 不 影 响 检测 效果 。可 见 ， HOG 方 法 特 别 适 用 于 矿 井 图像 中 的 矿工 检测 。 HOG特征 描述 器最 重 要 的思 想是 在 一 副 图 像 中 ， 局 部 目标 的表 象 和形 状 能 够 很好 地 被 梯 度 或 边 缘 的方 向密度 分 布 描述 。具 体实 现 方 法 首 先 将 图 像分成小的连通区域， 称为细胞单元 ； 然后采集细胞 单元 中各 像 素点 的梯 度 或 边 缘方 向直 方 图 ； 最 后 将 这些 直方 图组 合起 来构 成特征 描 述器 。 在 提取一 个 窗 口 HO G 特 征 信 息 时 ， 将 子 窗 口 分 成若 干个 细 胞 单 元 ， 每个 细胞 单 元 为 8 8个 像 素 。采用 9 个组距 r m一1 ， 2 ， ⋯， 9 的直方 图来统 计 这 8 8个 像 素的梯 度信 息 ， 即将细 胞单 元 的梯度 方 向 3 6 0 。 分 成 9个 方 向 块 ， 如 图 2所 示 。 如 果 1 个 像素 的梯度 方 向为 4 O ～ 6 O 。 ， 则让 直 方 图第 3个 组 距 r 。 的计 数加 1 。对 细胞 单元 内的每个 像 素用梯 度方向在直方图中进行加权投影 映射到固定 的角 度范 围 ， 即可得 到 细胞 单 元 的 HO G。 由于有 9个 组 距 ， 所 以该 细 胞单 元 对 应 9维 特 征 向量 。梯 度 大 小即投影权值 。例如 1个像素 的梯度方 向为 4 o ～ 6 o 。 ， 假设其梯度大小为 2 ， 那么直方 图第 3个组距的 r 3 4 0 6 C _一、 ／ f L 。 - J y 图 2 1 个细胞单元采集梯 度信 息示 意 2 0 1 5年 第 3期 刘军等 基 于条件 随机 场 的矿 工检 测方 法 7 3 计数就加 2 。 为了提高性能 ， 对这些局部直方 图在 图像 的更 大 范 围 内 区间 或 b l o c k 进 行 对 比度 归 一 化 具 体 实现 方 法 首先 计 算 各 直 方 图在 该 区 间 或 b l o c k中 的密度 ， 然 后 根据 该 密度 对 区 间或 b l o c k中 的各 个 细胞单元进行归一化 。 2 训 练样 本标 定 与模 型参 数训 练 矿 工 检测模 型建立 阶段 流程 如 图 3 所 示 。 采 集只含1 个矿工 的 若干井下静 态图像 图像进行 区域划分 选择每 幅图像 中矿 工 所在的最佳子窗 口 利用图像重合度对每幅 图像中的所有子窗口 进行 l 或一 】 标定 对所有图像中所有的 子窗 口进行H O G 特征提取 采用主成分分析法对所有图像中所有 最佳子窗口中提取的H O G 特征进行降维 对所有图像中所有子窗 口中提取 的H O G 特征进行投 影变换 建立模型的基础公式 利用拟牛顿法解决参数 最优化问题，并获得 模 型参数 一 图 3 矿 工 检 测 模 型 建 立 阶 段 流 程 在训练样本中， 需要对样本 图像 中的各个子窗 口进行 十1或一1标定 。人 为选择每幅 图像中恰好 能包 含矿 工 的子 窗 口作 为 评 判 基 准 最 佳 子 窗 口 ， 该 子 窗 口依靠 人 的 肉眼进行 选定 。计 算其 他子 窗 口 与最 佳子 窗 口的重 合 度 ， 设 置 阈值 。将 重 合 度 值 大 于阈值 的子窗 口标定为 1 ， 否则标定为一1 。被标 定 为 1的子 窗 口被认 为含 有矿 工 ， 被 标定 为 一1的 子 窗 口被 认 为不含 有 矿工 。 完 成 对训 练 样 本 的标 定 后 ， 对 模 型 参数 进 行 训 练 。该 C RF模型参数 为 0 一{ W， ， ， 需对其 进行推 导及 训 练 ， 建 立完 整 的 C RF模 型 。建 立 最大伪 似 然 目标 函数 a r g m a x Ⅱ ⅡP l -z ， ， 1 2 ∈ S m 式 中 m 为 训 练样本 图像 中 的索 引 ； S 为 第 m 个 样 本图像 中子窗 口的集合 ； -z 为第 m 个样本 图像 中 点 的特 征 条件 ； 为第 个 样 本 图 像 中 ， 除 i 点 外 所 有点 的标记 1 a b l e 。 1 ／ P y l 工， Y N ． ， 一 e x p Ai 3 1 ， 十 、 Y i ， Y i ， z 1 3 J ∈Ni 式 中 为 i 点处 的归一化常数。 对 目标 函数 进行 求解 ， 则 需求解 z 一 ∑ e x p A ∑ ， Y ， ， Y i∈ { ’ 1， 1} ∈ Ni 1 4 为 平 衡相 关联 势 能和相 互作 用势 能之 l 司的影 响 ， 引 入 惩 罚 项 壶 ，， 则目 标 函 数 的 最 终 形 式 为 a r g m a x ∑ ∑[ 1 g w h m i ES l g∑ y i y j v T ／ ．tij 一l g 卜 i E N Y 1 5 利 用 拟牛 顿 法 解决 目标 函 数最 优 化 问题 ， 并 获 得 模型 参数 。拟 牛顿法 校 正公式 为 H 一 H [ 譬 ] 一 E S y T H 4 - H S J ， T ] 1 6 式 中 ， H 分别 为 迭代第 k ， k 1次 时 的正 定 矩 阵； 为 2个相邻迭代次数解之差 ； Y 雌 一 。 3矿工 检测 识别 矿工 检测 识别 阶段 流程 如 图 4 所 示 。 I 获 取 待 检 测 图 像I 对图像进行窗口划分， 窗口 划分大小与模型建立阶段一致 ． l 提 取 每 个 窗口 的 H o G 特 征l 引莫型建立阶段获得的投影矩阵对 个子窗口取得的H O G 特征进行降维 利用L B P 进行推断求解， 对每一个 子窗 口进行标注， 并计 算每一个 子窗 口被标 记为 1 或一 l 的概率 在所有被标记为 1 的子窗口中 找 出拥有 最大概率 的子窗口 图 4矿 工 检 测 识 别 阶段 流程 局 部 二元 模 式 L o c a l B i n a r y P a t t e r n ，L B P 方 法是 一种 通过 消息 传递 来实 现条件 边 缘概率 求解 的 方法 。定义 为在第 t次迭代中子窗口P传递给 相邻 子窗 口 q的消 息 。每 个 消息都 为二 维 向量 ， mt 中每 个元 素为 mt 加 ，q 一 m．i n V f p ， 厂 q 十 Dp ， p Jp 优 t - - 1 7 式中 V ， f q 为定义 2个相邻子窗 口为标签 厂 ， 的代 价 ， 代 表平 滑 项 ； D 厂 为 定 义子 窗 H P为 标签 的代 价 ， 代 表 数 据 项 ； N P 为 P的 邻 域 ； S 为 P的邻域中不包括 q的子窗口。 对所 有 可 能 的 厂 本 方 法 中为 1 ， 一 1 ， 分 别 7 4 工矿 自动化 2 0 1 5年 第 4 1 卷 计算 在每 个 厂 下 的消 息值 ， 然 后 取 所 有 由 厂 求解 的消息 中最小 的 消息值 赋 给相 应 的 t f q 。计 算 时 需要两 重循 环 ， 即 f 一0 1 。 一0 1时 问复杂 度 为O k ， k 一2 。 在 t 次迭 代后 对 每个节 点 计算 置信 向量 。每 个 置信向量也是二维的， 其计算公式为 从 图 5可看 出 ， 采 用本 文 提 出 的矿 工 检 测 方 法 对 重合率 最 低 且 仅 为 8 7 ． 5 1 的 图像 进 行 检 测 时 ， 仍 能够较 好地 检测 出矿 工所 在位 置 。经多次 实验 可 知 ， 当重合率为 9 3 ． 3 8 以上时， 检测子窗 口基本与 最 佳子 窗 口重合 。可 见该方 法 可准确 地检 测 出矿工 在 图像 中 的位置 ， 检测 效果 优 良 。 1 5 结语 ∈ N q 缅 l百 最后对每个节点 q ， 在所有 b 。 中找 出使 b 最 小分量 对 应 的 。 。 即 q点 的 l a b e l 值 。 4实验及 结果 分析 在 神华 神东 煤炭集 团有 限 责任公 司大 柳塔煤 矿 采集了 5 0 0幅矿井 图像 ， 每幅图像 中仅含有 1个矿 工 ， 且 矿工在 图像 中所 占的 区域 大小 基本 不变 ， 尺寸 维持在 6 8 1 2 8 ， 同一个矿工在采集 图像 中出现 的 次 数 不 超 过 3次 。 所 有 采 集 的 图 像 尺 寸 调 整 为 2 2 0 2 2 0 ， 格 式 为 P NG。 实 验 在 Ma t l a b 环 境 下 进行 。 为保证实验的合理性 ， 选择 2 o幅包含矿工的图 像 进 行矿 工检 测 ， 并 统计 实验 结 果 。统 计 检 测 出 的 子 窗 口与人为 选取 的最 佳子 窗 口的重合 率 ， 见表 1 。 表 1 检测子窗 V I 与最佳子窗 口的重合率 图像 序号 6 7 8 9 1 0 重合率／ 9 5 ． 4 5 8 8 ． 3 3 9 3 ． 3 8 9 7 ． 7 6 9 5 ． 4 5 图像序号 l 6 1 7 1 8 1 9 2 0 重合率／ 9 7 ． 7 6 8 7 ． 5 1 9 5 ． 4 5 9 3 ． 3 8 9 0 ． 4 6 重合 率越 高 ， 表 明检 测 出的子 窗 口越 接 近最 佳 子窗 口的位 置 ， 效 果越 好 ， 但 2个 子 窗 口重合 越 多 ， 越不 易观测 。因此 选 取 2 O幅 图像 中重 合 率 最 小 的 图像 序号为 1 7 作为效果演示， 如图 5所示 ， 实线 框代表检测子窗 口， 虚线框代表最佳子窗口。 ■一● a 待处理 图像 b 检测结果图像 c 检测与最佳子窗 口 图 5 矿工检测实验结果 基于 C R F的矿工检测方法采用 H0G提取特 征 ， 有 效克 服 了井 下 光 照 条件 差 以及 矿 工 多存 在 肢 体动作对检测结果 的影响 ； 以 C R F为框架进行感兴 趣 区域标 志 ， 以标定 训 练 样本 ， 并 训 练 C RF模 型参 数 ； 利用 L B P检测矿工位置。实验结果表明 ， 该方 法 的检 测结 果 与最 佳 子 窗 口之 问 重 合 率高 ， 效 果 理 想。同时该方法可靠性及适应性较强 ， 可用于矿井 图像 中的矿工 检测 。 参考文献 E l i OR E N M， P AP A GE 0R G 1 0 u c P ，S I NHA P。 e t a 1 ． P e d e s t r i a n d e t e c t i o n u s i n g w a v e l e t t e mp l a t e s[ C] ／ ／ Pr oc e e di ng s o f I EEE Co mput e r S oc i e t y Co nf e r e nc e on Co m p u t e r Vi s i o n a n d Pa t t e r n Re c o g n i t i o n，S a n J u a n， l 9 97 l 93 19 9 ． [ 2 ] V I OL A P， J O NE S M J ． R o b u s t r e a l - t i me f a c e d e t e c t i o n[ J ] ． I n t e r n a t i o n a l J o u r n a l o f C o mp u t e r Vi s i o n， Z 004， 5 7 2 13 7 1 54 ． [ 3 ] G AVR I L A D M． Th e v i s u a l a n a l y s i s o f h u ma n mo v e me n t a s u r v e y [ J ] ．C o mp u t e r V i s i o n a n d I ma g e Un d e r s t a n d i n g， 1 9 9 9 ， 7 3 1 8 2 9 8 ． E 4 ] S AB Z ME Y DAN I P，MOR I G．D e t e c t i n g p e d e s t r i a n s b y l e a r n i