随着智能化技术的发展,如何推动综采自动化向综采智能化转变,是当前煤炭行业亟需解决的核心问题之一。综采工作面具有低照度、工作环境恶劣的特点。在智能化综采工作面中,采煤机的操控由本地向远程转变。本地操作模式下,可以通过跟机工作人员的观察和提醒避免人员误入工作空间。随着综采机电装备操作方式的变化,如何保障机电装备工作空间内的人员安全,成为亟待解决的关键问题。当前的采煤机已经具有三维定位、记忆截割和远程监控等功能,但缺少采煤机工作空间误入人员的检测和预警保护功能,一旦出现井下人员误入其工作空间,将会带来严重的安全事故。因此,有必要研究采煤机工作空间人员检测与预警技术,实现煤矿的安全高效生产。本课题以采煤机工作空间人员检测与预警为研究对象,利用红外热成像仪采集采煤机工作空间内红外图像,研究具有复杂混合噪声的红外图像去噪增强方法,建立采煤机工作空间内人员目标的运动特征及位置提取模型,设计基于强跟踪模型的目标位置预测算法,实现采煤机工作空间内的人员位置预测与保护预警。本文的主要研究成果如下:（1）在分析综采工作面采煤机、液压支架和刮板输送机配套模型基础上,结合采煤机工作空间人员检测与预警系统的功能需求,搭建了采煤机工作空间人员检测与预警系统的总体架构,并分析了采煤机工作空间人员检测与预警系统的主要组成与工作流程。（2）研究了采煤机工作空间红外图像噪声的构成与特性,建立了针对具有非均匀信息分布特点的红外图像抗敏滤波模型,并结合采煤机工作空间红外图像序列的时域特性,构建了该模型的时空域变体,有效提高了对高强度不均匀复杂红外噪声的处理能力,改善了采煤机工作空间红外图像序列质量。（3）分析了采煤机工作空间人员检测系统需求,建立了采煤机工作空间红外图像域场景运动特征获取模型,结合红外图像序列自身特性,研究了动态背景下移动前景目标的红外图像运动特征提取方法,实现采煤机工作空间中移动目标的运动特征提取。（4）结合采煤机工作空间红外场景特征,研究了适合于采煤机工作空间复杂红外场景的图像分割方法,建立了基于局部信息权重和淘金算法的红外图像分割方法,实现了采煤机工作空间红外场景的有效分割,继而设计了基于形态学权重的位置检测算法,有效融合采煤机工作空间中人员的运动特征和分割图像信息,实现了移动人员位置信息的完整提取。（5）设计了采煤机工作空间人员预警算法,基于采煤机工作空间人员的运动及位置信息,分析适合于描述采煤机工作空间人员运动的机动目标跟踪模型,构建了基于强跟踪模型的移动人员位置预测与跟踪算法,实现了采煤机工作空间的人员危险状态预警。本文对采煤机工作空间人员检测与预警的关键技术进行了研究,并研发了采煤机工作空间人员检测与预警系统,开展了红外图像增强、采煤机工作空间人员运动特征及位置信息提取和人员位置预测及危险状态预警等相关工业性试验,结果表明:该系统可以有效地对采煤机工作空间中移动人员目标的运动特征和位置信息进行提取,实现工作人员预警保护,为智能化综采工作面的安全生产提供了技术支撑。该论文有图60幅,表21个,参考文献218篇。