基于单目视觉的矿井机车防撞预警系统是防止机车行驶过程中发生碰撞事故的有效手段。该系统通过红外CCD摄像头采集图像并进行相关处理,判断前方有无障碍物并测距,然后实施相应的预警策略,达到防止机车发生碰撞事故的目的。然而,系统的摄像设备随机车运动,机车的震动使得获取到的视频图像发生抖动;系统对前方机车检测与定位不准确,这两方面的原因都影响了系统的测距精度,使系统产生较大的测距误差,影响了预警效果。论文针对图像抖动和机车检测不准确两方面展开研究,提出了有效的电子稳像算法和机车检测算法,提高了系统的测距精度。论文主要研究内容包括:①根据机车前方图像中明显的轨道特征,选取最佳的边缘检测算法检测轨道边缘特征,提出过已知点的Hough变换提取轨道边缘直线特征;②由于轨道在图像中具有不变性特征,论文提出了基于轨道直线特征的电子稳像算法。首先选取局部特征模块,在模块内计算轨道直线特征的偏移矢量,进而得到全局偏移矢量,对图像进行全局补偿;③根据矿井下特殊环境,提出感兴趣区域划分方法减小图像处理的计算量,采用中值滤波和灰度拉伸等图像预处理步骤实现图像滤除噪声和图像增强;④论文针对相向而行和同向而行两种情况研究前方机车检测与测距。对相向而行的情况,论文提出了针对车头灯光圈中心点的测距算法;对同向而行的情况,论文提出了通过圆形度和对称性算法检测前方机车车轮,从而实现前方机车的检测,两车轮间距作为测距公式的参数,计算两机车间距;论文对各算法都进行了实验分析,实验结果表明经过电子稳像算法和机车检测算法处理后,系统测距精度得到了明显提高。论文最后分析了误差产生原因,总结了全文研究的内容并提出了需要进一步研究的问题。