基于云臺(tái)相機(jī)的鐵路異物侵限檢測(cè)方法研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、列車(chē)運(yùn)行速度快、制動(dòng)距離長(zhǎng),一旦有異物侵入鐵路限界便可能造成重大鐵路事故。本文針對(duì)鐵路現(xiàn)場(chǎng)大量存在的云臺(tái)相機(jī)研究基于云臺(tái)相機(jī)的鐵路異物侵限檢測(cè)方法,通過(guò)自動(dòng)完成限界區(qū)域的自動(dòng)識(shí)別和標(biāo)記,檢測(cè)出侵限異物,并通過(guò)相機(jī)自標(biāo)定完成侵限異物的定位與尺寸估計(jì),進(jìn)而完成報(bào)警以便于工作人員進(jìn)行針對(duì)性處理。本文研究?jī)?nèi)容主要分為限界區(qū)域自動(dòng)識(shí)別與標(biāo)記、背景提取與目標(biāo)檢測(cè)、異物定位與尺寸估計(jì)三部分。
  本文研究了云臺(tái)相機(jī)姿態(tài)或焦距改變后限界區(qū)域隨之改

2、變的情況,提出了基于消隱點(diǎn)的極向投影處理方法,能夠在相機(jī)任何狀態(tài)下自動(dòng)識(shí)別和標(biāo)記出限界區(qū)域。首先利用分時(shí)圖像融合方法得到一幅匹配模板,經(jīng)過(guò)一系類(lèi)圖像預(yù)處理操作之后在匹配模板中檢測(cè)出特征最明顯的兩條鋼軌,根據(jù)相機(jī)投影原理,計(jì)算得到所有平行鋼軌的消隱點(diǎn),然后向該消隱點(diǎn)做極向投影,投影的峰值位置即為其他鋼軌位置,進(jìn)而確定限界區(qū)域。為提高算法實(shí)時(shí)性,當(dāng)相機(jī)姿態(tài)或焦距改變后,采用圖像匹配算法將模板圖像中的限界區(qū)域映射到當(dāng)前圖像中重新標(biāo)記。

3、  本文設(shè)計(jì)了一種基于幀差與多幀平均的背景提取與更新算法,采用背景幀差與區(qū)域特征提取并篩選運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。針對(duì)鐵路相機(jī)抖動(dòng)特點(diǎn),本文提出了基于投影特征匹配的去抖算法,能夠快速、準(zhǔn)確地去除圖像抖動(dòng)。利用基于相鄰幀差、二值投影與多幀平均的方式提取到精確的背景圖像,并實(shí)時(shí)更新背景。采用了基于背景幀差的前景提取算法,初步提取前景目標(biāo),根據(jù)目標(biāo)的面積、形狀特征設(shè)計(jì)了去噪方法,并針對(duì)陰影、反光等環(huán)境進(jìn)行處理,獲得準(zhǔn)確的前景目標(biāo)。
  為方便工作人員

4、根據(jù)侵限異物的位置、體積大小做出快速、有效的針對(duì)性處理,本文提出了基于相機(jī)自標(biāo)定的目標(biāo)定位與尺寸估計(jì)算法。利用鋼軌與軌枕形成的矩形代替?zhèn)鹘y(tǒng)相機(jī)標(biāo)定中的棋盤(pán)格,通過(guò)改變?cè)婆_(tái)相機(jī)方向拍攝同一段鋼軌不同角度的圖像,完成相機(jī)自標(biāo)定,利用標(biāo)定后的相機(jī)可輕易獲得檢測(cè)出的侵限異物的物理位置和尺寸信息,可以極大的提高鐵路工作人員的效率,預(yù)防事故的發(fā)生。
  通過(guò)多條鐵路現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本論文提出的算法具有較強(qiáng)的適用性和實(shí)時(shí)性,對(duì)最大限度提高現(xiàn)有設(shè)備

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