列控系統(tǒng)車載人機界面識別技術研究與實現(xiàn).pdf

1、在高鐵CTCS-3級列控系統(tǒng)車載設備的互聯(lián)互通測試平臺中，車載人機界面(Driver Machine Interface，DMI)既是測試人員了解平臺的運行狀況的窗口，也是數(shù)據輸入和指令下達等操作的窗口。目前操作DMI的方法不僅占用人力資源，而且測試效率較低。通過搭建機器視覺系統(tǒng)操作DMI可以顯著提高互聯(lián)互通測試平臺的自動化水平，因此研究與實現(xiàn)DMI識別技術具有重要的實際意義。
　　DMI識別具有信息種類多、光照條件不穩(wěn)定等特點，

2、其關鍵技術由三部分組成:DMI信息定位、DMI信息分割、DMI信息識別。首先，在綜合分析與比較了各種圖像定位算法后，提出一種基于動態(tài)邊緣提取的DMI界面區(qū)域定位的方法。該方法結合了邊緣檢測與動態(tài)閾值分割的優(yōu)點，能夠解決光照不均勻和背景復雜的難題，較好的實現(xiàn)DMI信息的自動定位。
　　為了更好地克服光照條件變化的影響，本文采用自動閾值法提取圖標區(qū)域和動態(tài)閾值分割法提取字符區(qū)域;漢字結構復雜，在提取漢字信息區(qū)域后，采用基于最大寬帶回歸

3、式字切分算法，解決了漢字分割過程中字符不連通的問題，獲得了完整的字符。
　　最后，通過對各種圖像識別技術的比較分析后，根據DMI圖標特點提出了按類型分別采用基于模板匹配技術和基于區(qū)域特征技術進行分類識別，顯著提高了圖標的分類識別效果。對于字符信息，采用基于分組的改進的神經網絡方法對字符進行訓練和識別，從而降低了網絡復雜度，提高了字符識別率。
　　本文以Visual Studio2008為軟件開發(fā)平臺，利用編程語言C＃和視覺工