圖像處理技術(shù)在調(diào)車作業(yè)安全防護(hù)中的應(yīng)用研究.pdf

1、當(dāng)進(jìn)行調(diào)車作業(yè)的機(jī)車在出入庫時，需要機(jī)車人員瞭望確認(rèn)調(diào)車信號，甚至有些進(jìn)行調(diào)車作業(yè)的場合完全是靠機(jī)車司機(jī)來瞭望信號。如果長時間的進(jìn)行調(diào)車作業(yè)會增加司機(jī)瞭望信號的勞動強(qiáng)度，容易發(fā)生因人為因素造成的調(diào)車事故。因此，將圖像處理技術(shù)應(yīng)用于調(diào)車作業(yè)的安全防護(hù)中，構(gòu)建一種智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。該系統(tǒng)可以自動完成對調(diào)車作業(yè)現(xiàn)場信號燈的檢測和識別，可以及時的提供相關(guān)信息，調(diào)車司機(jī)可以根據(jù)這些信息及時地做出判斷。
　　根據(jù)調(diào)車信號燈的

2、形狀及其發(fā)出的光柱均為圓形的特點(diǎn)，針對調(diào)車作業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性，采用了基于改進(jìn)隨機(jī) Hough變換的調(diào)車信號燈檢測方法。由于在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，如果機(jī)車攝像設(shè)備的角度安裝合適，拍攝機(jī)車運(yùn)行前方的圖像是關(guān)于機(jī)車本股道的，因此將檢測出來的距離本股道最近的信號燈作為檢測的結(jié)果。通過實(shí)驗(yàn)證明該方法可以有效地減小圖像處理的復(fù)雜度，提高了算法檢測的精確度。
　　調(diào)車信號燈檢測出來后，用SVM(支持向量機(jī))對信號燈進(jìn)行顏色分類。將彩色空間模型中的相關(guān)顏

3、色特征作為分類特征，提取出來的信號燈檢測區(qū)域的顏色特征作為SVM分類器的輸入層，調(diào)車信號燈的顏色為輸出，以此來實(shí)現(xiàn)調(diào)車信號燈的顏色識別。在用SVM分類器對實(shí)時獲取的視頻圖像的信號燈進(jìn)行識別前，要利用預(yù)先采集好的各類樣本圖像對SVM分類器進(jìn)行離線訓(xùn)練，這樣可以減小算法的處理時間。
　　調(diào)車信號燈的識別完成以后，根據(jù)測距的相關(guān)技術(shù)，得出信號燈圖像像素與機(jī)車信號燈和機(jī)車之間實(shí)際距離之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，針對現(xiàn)場的實(shí)際作業(yè)情況，選擇適合的測距方