基于單目視覺的軌道交通異物侵限檢測方法研究.pdf

1、近年來我國高速鐵路發(fā)展迅速，一大批的客運專線陸續(xù)建設完成，列車技術也取得了重大進步，運營時速已經達到了350km/h，在方便人們出行的同時，也對列車運行安全提出了更高的要求。在影響列車運營安全的因素中，異物侵限會導致鐵路沿線既有建筑物的破壞，鐵路行車的中斷，往往還會導致列車脫軌和人員傷亡，不僅極大的危害了人民的生命財產安全，也造成了國家財產不可估計的損失。對高速鐵路來說，由于行車速度快，單靠司機視覺和傳統(tǒng)檢測方法進行異物識別難以保證行車

2、安全。因此，在鐵路全線或某些特殊地段安裝異物侵限檢測系統(tǒng)，使其能實時準確地檢測是否有異物侵限并及時發(fā)出報警對確保軌道交通安全具有重要意義。
　　本論文在研究國內外已有的軌道交通異物侵限檢測技術的基礎上，提出了融合單目視覺和雙目視覺的異物檢測系統(tǒng)，并重點完成了基于單目視覺的軌道交通異物侵限檢測系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)，包括系統(tǒng)總體功能結構設計和異物侵限檢測算法設計，并通過一系列實驗驗證了算法的可行性。
　　論文利用Hough變換檢測鋼

3、軌，以鋼軌為中心實現(xiàn)危險區(qū)域和安全區(qū)域的劃分。文中設計了基于幀間差分的背景提取和更新算法，利用背景差法提取前景，從而完成異物檢測的基礎功能。在此基礎上，論文分析了實際應用過程中可能發(fā)生的惡劣情況，重點關注了大風天氣造成攝像機劇烈抖動和強光照下陰影影響這兩大因素，分別設計了利用鋼軌特征自動匹配的去抖算法和分段式陰影檢測算法，大大降低了系統(tǒng)的誤檢率，提高了系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性。論文還提出了列車識別算法，用于區(qū)分侵入異物和正常行駛的列車。