鐵路軌道異物入侵的智能識別研究.pdf

1、隨著我國鐵路的快速發(fā)展，列車的時速不斷提高，鐵路運營安全益發(fā)重要。近年來，我國鐵路線路里程逐漸增加，因異物入侵導致的傷亡事故也越來越多，給人們的生命和財產(chǎn)安全帶來嚴重威脅。本文在深入學習國內(nèi)外鐵路軌道異物入侵檢測和人工智能識別相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，重點研究了基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的鐵路軌道異物入侵的智能識別方法，實現(xiàn)實際環(huán)境中有異物入侵時系統(tǒng)準確地識別與及時報警，為鐵路安全運營提供了技術(shù)支持。論文主要研究內(nèi)容如下：
　　首先，深入分析了

2、鐵路運營安全保障系統(tǒng)面臨和存在的問題，以及智能識別鐵路軌道異物入侵對列車安全運行的作用和意義，并在研究現(xiàn)有的鐵路安全保障系統(tǒng)的前提下，設(shè)計了鐵路軌道異物入侵智能識別的總體方案。
　　其次，研究了鐵路軌道異物入侵危險區(qū)域異物檢測窗口的建立方法，根據(jù)直線型鐵路軌道和曲線型鐵路軌道形狀特點的不同，分別設(shè)計了不同的方法對它們建立危險區(qū)域異物檢測窗口。在遵循論文確定的危險區(qū)域異物檢測窗口建立依據(jù)的原則下，對于直線型鐵路軌道，主要通過改進Ca

3、nny算子和Hough變換相結(jié)合的方法進行軌道邊緣提取，確定軌道位置，以軌道位置為依據(jù)，建立直線型鐵路軌道危險區(qū)域異物檢測窗口；對于曲線型鐵路軌道，主要通過在實際場景中標記異物檢測區(qū)域的方法劃分異物檢測危險區(qū)域，采用將圖像先分塊處理再合并的方法建立曲線型鐵路軌道危險區(qū)域異物檢測窗口。
　　然后，研究了鐵路軌道異物入侵檢測方法，闡述了傳統(tǒng)背景建模方法的基本原理，提出了一種雙背景建模方法，對比分析了背景差分法、幀間差分法及光流法目標檢

4、測方法，設(shè)計了基于背景差分法和幀間差分法的目標檢測方法檢測軌道異物目標，并對檢測結(jié)果進行偽目標處理。經(jīng)仿真驗證表明，該方法能夠取得良好的軌道異物檢測精度。
　　最后，研究了鐵路軌道異物入侵的智能識別方法，包括兩個方面：一方面是異物識別方法，主要通過圖像相關(guān)系數(shù)和異物目標與圖像的面積比實現(xiàn)異物的智能識別；另一方面是列車識別方法，即列車與異物的區(qū)分方法，主要根據(jù)列車在行駛過程中列車在序列圖像前景中增大或減小的面積完成列車的智能識別。仿