基于煤位检测的多尺度特征匹配算法

乔铁柱¹，陈昕¹，王峰^1,2，郑补祥³

1. 太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室2. 太原理工大学信息工程学院3. 西山煤电集团邢家社煤业有限责任公司

摘 要：针对煤矿企业煤仓内煤位的检测,运用计算机视觉检测识别技术,提出了一种基于双目视觉W-SIFT图像特征匹配算法的非接触式煤仓煤位深度测量方法,将小波压缩编码和尺度不变特征变换算法相结合,去除双目图像中的冗余信息后,通过基于尺度因子变化的模版进行自适应调节,并对双目视图配准的煤位图片进行处理,构建多尺度空间从而提取煤位图片的特征点,然后对比左右煤位视图,运用双目视图双向配准的策略,进行深度匹配。最后依据W-SIFT匹配算法预先标定的左右图像得出视觉传感器的内外参数,代入坐标转换公式,准确确定煤仓煤位的真实深度值。实验结果表明将这一新算法应用到煤位检测中,与传统SIFT算法相比具有较明显的优势,实时性、稳定性好,取得了满意的效果。

关键词：W-SIFT算法;小波压缩;煤位检测;