在煤矿等工业现场中,输送管道被广泛的用来运送物料,在输送管道送料口存在工作人员落入输送管道的安全隐患。为保障工作人员的人身安全,亟需一个对密闭管道进行探测的方法,在危险发生时及时探测到人体,停止输送设备运转并发出警报。本文针对煤矿井下转载机密闭管道存在人员落入的安全隐患,提出了一种基于红外成像与电容检测信息融合的密闭管道人体探测方法。主要研究内容有:通过阅读大量参考文献分析了现有的人体探测方法的应用与发展趋势,对比了基于雷达、声学和红外的人体探测方法。首先建立了基于红外热成像的人体检测模型,针对红外成像阵列存在随机盲元的问题,改进了一种基于变异系数的红外传感器阵列盲元检测算法,并用邻域均值法对盲元像素进行补偿,通过图像增强和改进的OTSU阈值分割对红外图像进行处理,获取了人体热红外图像特征。其次建立了变介电常数式电容人体探测模型,从微观角度分析了环境温度与介质介电常数之间的关系。建立了输送管道中混入人体的电容量变化模型。然后通过温度传感器提取温度信息对电容进行温度补偿,在数据级上完成了多源异构传感器信息的融合。应用D-S证据理论进行异构多传感器信息的决策级数据融合,完成了红外与电容式传感器的信息互补。最后搭建了一套基于红外成像与电容检测的密闭输送管道人体探测数据采集系统,完成本安电源、红外热图像采集、电容量检测与信息融合与输出等模块的设计。实验结果表明,在单一传感器对人体进行探测时,环境等其他因素对结果造成的干扰会严重影响人体探测的精确度;在异构多传感器的人体探测系统中,两个异构传感器探测结果进行互补,通过多传感器的数据融合算法,减小了探测结果发生错误的概率;将两个传感器的基本概率分布进行比较,根据两个传感器基本概率分布的相关性可以发现人体探测系统是否发生异常。