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文檔簡介
1、鐵路運(yùn)輸是我國交通運(yùn)輸領(lǐng)域的重要組成部分,近年來,隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,列車多次提速,行車密度不斷加大,如何保障鐵路安全運(yùn)輸成了人們一直關(guān)注的問題。為了降低了鐵路交通事故的發(fā)生率,基于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺的人工智能技術(shù)受到廣泛的關(guān)注并逐漸應(yīng)用于鐵路運(yùn)輸。
為了提高鐵路跟蹤的穩(wěn)定性從而保證鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩?,本研究提出了一種基于紅外圖像灰度直方圖相似性的多模板加權(quán)自適應(yīng)更新相關(guān)跟蹤技術(shù)。由于紅外圖像是灰度圖像且圖像間的空間相關(guān)性
2、強(qiáng),所以圖像上相鄰區(qū)域灰度分布的相似度高,因此可以通過紅外圖像灰度直方圖的相似度來確定跟蹤目標(biāo)區(qū)域。此外,機(jī)車在運(yùn)動的過程中,背景環(huán)境不斷變化,本文采用的多模板加權(quán)方法,可以有效的自適應(yīng)修正和更新背景環(huán)境模板,從而進(jìn)一步提高了鐵路跟蹤的穩(wěn)定性。
鑒于當(dāng)前鐵路信號燈小,易受到其它燈光等背景環(huán)境的干擾,并且采集到的彩色圖像中信號燈區(qū)域中心會出現(xiàn)飽和現(xiàn)象,這些因素都會增加識別鐵路信號燈的難度。針對這一現(xiàn)狀,本文研究了顏色空間及其之間
3、的轉(zhuǎn)換,用 HSI顏色空間閾值分割的方法分割鐵路信號燈的邊緣和背景環(huán)境,提取其輪廓。基于鐵路信號的幾何特征(圓形),利用Hough變換在二值輪廓圖像上進(jìn)一步檢測鐵路信號燈,從而提高識別的精度,最后在原圖上填充鐵路信號燈的顏色,并結(jié)合基于紅外圖像的鐵路相關(guān)跟蹤技檢測和識別鐵路左側(cè)的信號燈。
本文提出了基于圖像處理的鐵路跟蹤技術(shù)和鐵路信號燈識別技術(shù)。通過在機(jī)車前端的攝像機(jī)拍攝鐵路前方路況,實(shí)時(shí)顯示,讓司機(jī)在面臨突發(fā)情況時(shí)能夠提早采
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