程健，王瑞彬，郁华森，闫鹏鹏，，王凯

(1.煤炭科学研究总院 矿山大数据研究院， 北京 100013；2.煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室， 北京 100013；3.中国矿业大学 信息与控制工程学院， 江苏 徐州 221116；4.首都医科大学 生物医学工程学院， 北京 100069)

0 引言

矿井智能化建设开启了煤炭行业全面创新和技术变革的新时代，是矿山高质量发展的核心技术支撑[1]，其主要路径是“智能化生产决策+机器人作业”。其中，井下机器人在矿井智能化建设过程中发挥着关键作用，而自主导航能力是井下机器人智能化程度评价的重要指标，同时也是研究的重点和难点[2]。在灭点透视几何中，灭点是2条或多条代表平行线的线条向远处地平线伸展直至聚合的那一点[3]。灭点是二维图像中的重要特征，它包含了直线的方向信息，灭点位置对图像中道路方向、大致方位等信息的确定具有重要意义。灭点检测技术在机器人导航[4]、三维重建[5]、摄像机标定[6]等方面具有广泛应用，是计算机视觉领域的重要研究课题。因此，可通过检测识别图像中的灭点位置来辅助矿井巷道移动机器人进行自主导航。

目前，国内外学者在灭点检测领域已经进行了较多研究。文献[7]在具有一定置信度的情况下计算每个图像像素的主要纹理方向，并通过粒子滤波筛选出候选灭点，最后进行灭点投票估计，该方法虽然在一定程度上减少了计算量，但在光照环境发生变化的情况下误差较大。文献[8]采用一种全新的最佳局部优势取向方法并提出了一种新的投票方案用于灭点估计，但计算量较大，难以满足实时性要求。……