基于PCA SIFT的煤矿监控目标识别及行为分析

运动目标轮廓识别是提升煤矿井下监控预测价值的基础,也是监控视频系统的开发难点。通过提出PCA-SIFT算法,运用该算法对煤矿监控运动目标进行识别,并将识别结果与传统Mean Shift算法对比。结果表明:PCA-SIFT算法可更加清晰地识别出井下图像轮廓,其帧处理效率和正确率更高,且运动目标跟踪误差十分稳定,可有效防止跟踪目标丢失。