基于智能監(jiān)控的鐵軌異物入侵自動識別研究.pdf

1、隨著鐵路的高速發(fā)展和列車提速，列車的安全行駛也日益重要。而鐵路異物入侵是造成鐵路安全事故的一個重要原因，因此實現(xiàn)對入侵異物的精準(zhǔn)檢測成為了文章的主要目的。實現(xiàn)鐵路異物入侵智能檢測的方法主要是依靠數(shù)字圖像處理算法，因此本文深入學(xué)習(xí)了各種圖像處理知識并且研究了許多異物入侵檢測算法，尤其對運(yùn)動目標(biāo)檢測這部分做了深入研究，實現(xiàn)了對鐵路入侵異物的精準(zhǔn)檢測。以下是本文的主要研究內(nèi)容:
　　首先，分析了國內(nèi)外鐵路運(yùn)營安全保障系統(tǒng)中存在的問題，說

2、明了智能識別異物入侵對鐵路安全具有重大意義，并且設(shè)計了一套基于智能監(jiān)控的鐵路異物入侵識別的方案，該方案主要對軌道識別和異物檢測兩個部分做了重點研究。
　　其次，對圖像處理中常用的相關(guān)知識，如圖像濾波、邊緣處理、形學(xué)處理進(jìn)行介紹，并對常用算法做了實驗仿真。為后續(xù)論文撰寫和仿真提供了理論基礎(chǔ)。
　　再次，研究了Hough變換和Radon變換兩種常用的直線檢測方法，以及兩種方法在直線軌道識別方面的應(yīng)用，分析了不同方法在直線軌道識別

3、方面的優(yōu)缺點，提出了改進(jìn)的基于Radon變換的直線軌道識別算法。該算法通過閾值篩選邊緣點，并利用直線角度差和直線的平均距離識別出鋼軌邊緣直線。仿真實驗表明改進(jìn)算法在直線軌道識別方面比傳統(tǒng)方法速度更快和精度更高。軌道識別目的是確定檢測邊界線，為后續(xù)異物入侵檢測提供基礎(chǔ)條件。
　　最后研究了背景差分法、幀差法和光流法三種最基礎(chǔ)了運(yùn)動目標(biāo)檢測算法的理論知識，根據(jù)三種算法的實際適用范圍可知光流法不適用于本文中的異物檢測，而背景差分法和幀差

4、法可以被采用。然后根據(jù)幀差法、背景減除法的理論知識進(jìn)行了實驗仿真，通過仿真實驗說明了這兩種算法的優(yōu)缺點，并提出了采用Sobel算子對背景減除法的結(jié)果進(jìn)行處理，實驗仿真結(jié)果證明了采用Sobel算子處理后的背景減除法結(jié)果更加清晰和精確，并且能起到一定陰影去除效果。在此基礎(chǔ)上提出了基于三幀差分法和背景減除法的融合算法，通過實驗仿真可以看出融合算法在運(yùn)動目標(biāo)檢測方面效果非常好。最后通過相關(guān)經(jīng)驗知識，判斷檢測出來的運(yùn)動目標(biāo)是否是火車，如果不是則進(jìn)