煤炭是我国重要能源,煤矿安全生产意义重大。提高煤矿生产的自动化、信息化程度,建立健全煤矿安全监控系统、煤矿井下人员位置监测系统是矿井六大系统建设的要求,同时也是矿井安全生产和应急救援的重要保障。数字化矿用视频监视系统在煤矿井下的广泛应用和发展,为实现智能化的视频安全监控系统和井下人员视觉跟踪定位系统奠定了硬件基础。本文研究了计算机视觉方法在煤矿井下人员位置监测系统和安全监控系统中的应用,进一步丰富井下图像智能识别与跟踪理论,提升我国煤矿智能化程度。结合煤矿特点,主要研究了矿用视频监视图像中目标尤其是人员目标跟踪识别方法以及煤岩图像识别方法。由于煤矿特殊性,矿井视频监视系统中视频实时传输离不开无线射频宽带传输技术,而极端条件下射频电磁波传输时携带的能量通过多种耦合方式转化产生的放电火花存在引爆瓦斯的可能,在布置井下无线视频采集节点时,需要考虑射频源与井下存在的电磁波能量耦合结构间的安全距离,为此本文附录中同时讨论了电磁波能量对瓦斯气体的安全性问题。结合煤矿环境特点,分析了作为矿井人员跟踪定位系统重要部分的下井人员唯一性检测技术要求和指标以及现有生物特征识别方法应用于下井人员唯一性检测的优缺点和适用性。提出了基于图像形态学的热红外图像人脸识别方法和系统。通过各向异性扩散滤波和图像形态学处理得到人脸表面的血管网络分布,进而提出了对血管网修补优化、提取骨架处理的方法。利用血管单像素骨架网,得到交叉点分布特征向量描述血管网特征,并实现对人脸身份的识别。由于矿灯工作后表面温度升高、玻璃对红外的透射性差会影响对血管交叉点的提取,为此提出矿灯、眼镜检测和处理方法。此外,热红外图像对环境温度敏感,矿井环境温度差异会对识别效果产生一定的影响,为此提出温度补偿方法以消除温差对识别结果的干扰,通过实验验证了算法的可靠性和识别效果。讨论了矿井中人员跟踪的基本特点和评价方法。针对井下人员视觉跟踪定位应用中对跟踪精度和实时性的要求,以及对光照变化和目标遮挡适应性的要求,将基于压缩传感随机投影的尺度不变外观模型与贝叶斯动态估计方法中的bootstrap滤波框架相结合,提出了对光照、目标尺度变化以及遮挡鲁棒性强的基于压缩感知的实时、多尺度目标跟踪方法。设计了尺度不变归一化矩形特征来描述和表征不同尺度下的待跟踪目标外观,证明了归一化矩形特征的尺度不变性。实验证明该特征对尺度变化和不变的目标均能达到高效、简单、鲁棒的跟踪效果。利用积分图方法快速提取不同位置和尺寸的归一化矩形特征值,基于压缩感知原理,设计尺度自适应的随机测量矩阵,对不同尺度的样本的高维归一化矩形特征向量进行压缩采集,构建低维压缩特征向量并用于跟踪过程中实际的目标特征表达,实现实时跟踪。通过朴素贝叶斯分类器响应构建粒子滤波观测模型,并利用重要性权重对粒子样本重采样,避免了样本退化对跟踪的影响。为了应对目标运动过程中的短时和长时间的遮挡,提出了两种不同的反馈策略。通过实验分析验证了提出的跟踪算法的实时性、精度以及对光照、遮挡、目标尺度改变的适应能力。为了实现实时的基于均值漂移的跟踪,首先提出了一种快速均值漂移迭代方法。分析了限制均值漂移方法收敛速度的原因,提出了对均值漂移向量进行扩展迭代步长的方法,证明了扩展后的均值漂移迭代的收敛性,得出了相应扩展迭代收敛条件。进一步分析了扩展均值漂移迭代过程中的迭代路径及可能出现的震荡,分析了震荡对于迭代收敛速度的影响,提出利用加速迭代理论优化震荡迭代阶段的方法,对均值漂移迭代函数的收敛性进行分析证明了利用加速迭代理论优化震荡的可行性。通过实验得出了不同尺度扩展程度对收敛速率的影响,验证了震荡优化对迭代收敛速度的加速作用。利用均值漂移聚类算法的快速算法,实现了煤矿井下视频图像中人员目标跟踪。利用加权尺度不变压缩特征和bhattacharyya系数构建目标和候选目标模型,通过快速均值漂移方法实现对bhattacharyya系数的最大化问题的快速迭代搜索,得到目标位置。针对矿工携带矿灯对目标外观特征影响明显的问题,提出了一种多特征融合矿井人员跟踪方法,算法具备实时和多尺度特性。为了降低矿灯对目标外观特征的影响,提出利用边缘颜色特征得到各样本置信度,并与尺度不变压缩特征相似度测量融合共同得到粒子滤波观测模型。利用二阶模型作为运动模型,考虑目标运动的先验速度信息,使得样本采集更加有效。通过实验验证了算法在精度、稳定性及对井下特殊环境的适应性上均优于当前国内外最新算法。讨论了适合我国矿井特点的基于机器视觉的矿井人员跟踪系统结构,包括全矿井视频监视图像中人员目标跟踪系统和矿井重点区域、限制区域的视频图像目标跟踪与行为分析、报警系统。我国煤矿多为井下深部开采,井下巷道狭长、多分支和拐角结构,因此全矿井视频人员跟踪定位系统适合采用“树形分支结构+接力方式”的多摄像机协同跟踪。针对长直巷道、三岔巷道、弯道、十字岔道以及环形特殊巷道、三角特殊巷道等,设计了相应的摄像机布置方式和接力跟踪方案。针对煤矿安全监控系统中工作面无人开采关键技术,利用图像采集设备采集的煤岩图像在像素的灰度分布、纹理特征上的区别,研究了基于图像多小波变换的煤岩目标识别方法,设计了基于图像识别的煤岩识别系统。无论从系统易维护性还是带宽和距离要求方面,恶劣的井下环境使得智能矿井视频监视系统图像传输离不开无线宽带传输技术。然而极端条件下射频电磁波存在引爆瓦斯的可能性,针对电磁波能量对瓦斯气体的安全性问题,本文附录分析了井下存在的两种电磁波能量耦合方式,近场磁耦共振和远场电磁波谐振,得出不同方式下射频源和耦合结构之间的安全距离计算公式。分析了电磁波远场辐射能量引燃瓦斯的机理,以及电大和电小条件下匹配负载最大可接收功率。依据磁耦共振原理,分析了最大能量传输效率的条件和计算方式。结合井下实际分别得到不同频段内电磁信号能量的安全距离,为井下无线视频图像采集节点布置等提供理论依据。本文的创新性工作主要体现在以下六个方面:(1)针对下井人员唯一性检测系统的要求和指标,提出了一种基于热红外图像人脸识别的矿工生物特征唯一性检测方法和系统。提出矿灯、眼镜检测和处理方法。提出温度补偿方法以消除温差对识别结果的干扰。(2)提出了一种基于压缩感知的实时多尺度视频目标跟踪方法,解决了矿井目标跟踪对跟踪精度、实时性、光照变化、目标尺度变化以及遮挡适应性的要求。(3)均值漂移跟踪方法是最经典的确定性跟踪方法,针对均值漂移收敛速度慢的问题,提出了一种快速均值漂移迭代方法。通过对均值漂移向量扩展增加迭代步长,同时从理论上证明了扩展后的迭代过程收敛性,推导了扩展后迭代收敛的收敛条件。分析了扩展引起震荡对收敛速度的影响,提出利用加速迭代理论对震荡过程进行优化。(4)提出了适合煤矿井下环境的矿用视频监视图像中人员目标匹配与跟踪方法,包括多特征融合井下矿工跟踪方法和基于加权压缩特征和快速均值漂移迭代算法的井下矿工跟踪方法。针对矿工携带矿灯对目标外观特征影响明显的问题,提出了利用边缘颜色特征得到各样本置信度,并与尺度不变压缩特征相似度测量融合的跟踪方法。利用均值漂移迭代算法的快速算法,设计加权尺度不变压缩特征,实现了煤矿井下视频图像中人员目标跟踪方法。针对矿井巷道狭长、多分支、拐角结构的特点,提出了适合井下特点的跟踪组网方式和系统结构。(5)利用图像的多小波变换从多个分辨率上分析煤岩纹理特征差异,通过计算图像变换后各尺度下的纹理能量值进而得到其多尺度纹理能量分布向量,利用纹理差异实现对煤岩对象的识别,受环境的光线亮度的影响较小因而适合井下昏暗环境,并设计了基于图像的煤岩识别系统。(6)从电磁波近场磁耦合共振和远场辐射电磁波能量谐振两个方面研究了射频电磁波能量对瓦斯气体的安全性问题。建立了近场磁耦共振和远场电磁波谐振模型,得出不同方式下射频源和耦合结构之间的安全距离计算公式。结合井下实际分别得到不同频段内电磁信号能量的安全距离。