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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118521988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410512578.9，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物检测方法及系统是由陈勇;王应朋;杨玉贵;黄天才设计研发完成，并于2024-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物检测方法及系统，涉及矿井下图像识别技术领域，包括采集车辆震动参数、参考图像和对比图像、障碍物识别图像并进行相关性分析，生成矿井行驶车辆图像识别综合清晰度评估指数，输出相关准确等级；本发明首次对矿井下车辆行驶识别障碍物过程中三种导致摄像头拍摄的障碍物识别图像较为模糊、影响障碍物识别准确度因素进行评估判定，通过采集车辆震动参数、参考图像和对比图像、障碍物识别图像进行相关性分析，生成反映了矿井下图像识别障碍物准确程度的矿井行驶车辆图像识别综合清晰度评估指数，并输出相关准确等级辅助判定，从而提高煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物图像识别的准确度。

本发明授权煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物检测方法，适用于通过车载摄像头采集图像并识别检测障碍物，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：采集矿井下行驶车辆的车辆震动参数，所述车辆震动参数包括车辆垂直加速度和侧向平移加速度；步骤2：对车辆震动参数进行相关性分析，生成车辆抖动速度变化系数；步骤3：采集行驶车辆的参考图像作为基准参照，采集行驶车辆矿井下行驶时的对比图像作为对比参照，并采集所述参考图像和所述对比图像中参考物的像素值；步骤4：对参考图像和对比图像中参考物灰度值进行相关性分析，生成参考环境影响系数；步骤5：采集矿井下行驶车辆摄像头拍摄的障碍物识别图像；步骤6：对障碍物识别图像进行相关性分析，生成像素均值、像素灰度分布离散值、水平像素变化度、纵向像素变化度，并对像素灰度分布离散值、水平像素变化度、纵向像素变化度进行相关性分析，生成无参考图像清晰度评估系数；步骤7：对无参考图像清晰度评估系数、参考环境影响系数、车辆抖动速度变化系数进行相关性分析，生成矿井行驶车辆图像识别综合清晰度评估指数，并将矿井行驶车辆图像识别综合清晰度评估指数与影响阈值进行比对，输出煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物图像识别的准确等级；所述步骤1中，通过安装在行驶车辆上的三轴加速度传感器采集车辆垂直加速度AY和侧向平移加速度AX，AX为垂直于行驶车辆行驶方向且平行于水平面的车辆加速度数值，AY为行驶车辆竖直方向上的车辆加速度数值；对车辆垂直加速度AY和侧向平移加速度AX进行相关性分析，生成车辆抖动速度变化系数CDX，所依据的公式为：其中ε为车辆加速抖动因子，ε的取值范围为[0.35,3.88]，所述车辆抖动速度变化系数反映了行驶车辆的横向与纵向综合抖动剧烈程度；所述步骤3中，行驶车辆外侧设置相机与参考物，所述参考物与相机之间的间距大于50厘米，小于150厘米，在PM2.5质量浓度小于50μg·m3且空气相对湿度小于60％时，使用所述相机拍摄参考物，生成参考图像，参考图像中的参考物具有M行N列像素点，将参考图像中参考物的第m0行n0列的像素点的灰度值记为Im0,n0；在障碍物图像识别检测时，使用所述相机拍摄参考物，生成对比图像，对比图像中的参考物同样具有M行N列像素点，将对比图像第m0行n0列的像素点的灰度值记为Gm0,n0；对参考图像和对比图像中参考物灰度值进行相关性分析，生成参考环境影响系数HYX，所依据的公式为：所述参考环境影响系数反映了矿井下环境对拍摄清晰度的影响程度；所述步骤5中，所述障碍物识别图像具有X行和Y列像素点，第i行和第j列的像素点亮度用fi,j表示；对所述障碍物识别图像进行相关性分析，生成像素均值L、像素灰度分布离散值H、水平像素变化度TX、纵向像素变化度TY，所依据的公式为： 其中，所述像素均值L反映了障碍物识别图像的平均亮度，所述像素灰度分布离散值H反映了障碍物识别图像的像素点的亮度离散程度，所述水平像素变化度TX反映了障碍物识别图像水平方向上相隔两个像素点的像素点亮度变化程度，所述纵向像素变化度TY反映了障碍物识别图像垂直方向上相隔两个像素点的像素点亮度变化程度；对像素灰度分布离散值、水平像素变化度、纵向像素变化度进行相关性分析，生成无参考图像清晰度评估系数TQP，所依据的公式为：其中，α为障碍物识别图像的亮度离散影响因子，β为障碍物识别图像梯度离散影响因子，且βα≥6.22，所述无参考图像清晰度评估系数TQP反映了障碍物识别图像的清晰度；对无参考图像清晰度评估系数、参考环境影响系数、车辆抖动速度变化系数进行相关性分析，生成矿井行驶车辆图像识别综合清晰度评估指数KSQ，所依据的公式为：所述矿井行驶车辆图像识别综合清晰度评估指数反映了煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物图像识别的准确程度。

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