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1、隨著我國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)的迅速發(fā)展,中國(guó)鐵路的運(yùn)輸量穩(wěn)步上升,也面臨著越來(lái)越多的鐵路安全事故。同時(shí),基于圖像處理人工智能監(jiān)控技術(shù)正逐漸應(yīng)用到機(jī)車上,提供前方實(shí)時(shí)路況和警報(bào)信息,以供司機(jī)參考。
本文針對(duì)鐵路線路中各種信號(hào)燈的實(shí)際特點(diǎn),研究了多種顏色空間,區(qū)分各種顏色及其識(shí)別信號(hào)燈的技術(shù)。鐵路沿線上的信號(hào)燈有在地面處和在電線桿高處兩種,按照鐵路交通規(guī)則,在鐵軌左側(cè)的信號(hào)燈為當(dāng)前機(jī)車的指示信號(hào)燈。鐵路上的交通信號(hào)燈比公路上所用的信號(hào)燈
2、小一些,所拍攝圖像信號(hào)燈區(qū)域中心顏色不純正,鐵路沿線附近居民、道路岔口等處燈光眾多燈,這些都為檢測(cè)信號(hào)燈增加了難度。而且鐵路特殊的行車環(huán)境,要求機(jī)車經(jīng)過(guò)時(shí)必須識(shí)別處對(duì)應(yīng)的信號(hào)燈。
基于以上特點(diǎn),在拍攝圖像的預(yù)處理階段,本文采用了不影響色彩提取的中值濾波濾波技術(shù),在抑制噪聲的同時(shí),較好的保存了絕大部分的有用信息。經(jīng)過(guò)RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間,由獨(dú)立分量H分量解決了在RGB空間三基色不易區(qū)分顏色的困難。再和S分量提取信號(hào)燈區(qū)
3、域結(jié)合,得到了大致區(qū)域。再經(jīng)過(guò)設(shè)定算子的填充得到最終的信號(hào)燈區(qū)域,中間多次采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算出去不必要的孤立點(diǎn),通過(guò)模式識(shí)別的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)一步驗(yàn)證是否為要檢測(cè)的信號(hào)燈。若不是,則跳過(guò);若是,則根據(jù)雙目視覺原理測(cè)定到機(jī)車的大致距離。
在檢測(cè)到信號(hào)燈的基礎(chǔ)上,探討了幾種簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)測(cè)量距離的方法,并給出了相應(yīng)的位置示意圖和推導(dǎo)公式。根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的具體需要,分析了幾種方法的優(yōu)缺點(diǎn)和限制性,以及在提高精確性方面可以改進(jìn)的地方。
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