鐵路跟蹤和鐵路信號燈識別的研究.pdf

1、鐵路運輸是我國交通運輸領域的重要組成部分，近年來，隨著科學技術的快速發(fā)展，列車多次提速，行車密度不斷加大，如何保障鐵路安全運輸成了人們一直關注的問題。為了降低了鐵路交通事故的發(fā)生率，基于圖像處理和計算機視覺的人工智能技術受到廣泛的關注并逐漸應用于鐵路運輸。
　　為了提高鐵路跟蹤的穩(wěn)定性從而保證鐵路運輸?shù)陌踩裕狙芯刻岢隽艘环N基于紅外圖像灰度直方圖相似性的多模板加權(quán)自適應更新相關跟蹤技術。由于紅外圖像是灰度圖像且圖像間的空間相關性

2、強，所以圖像上相鄰區(qū)域灰度分布的相似度高，因此可以通過紅外圖像灰度直方圖的相似度來確定跟蹤目標區(qū)域。此外，機車在運動的過程中，背景環(huán)境不斷變化，本文采用的多模板加權(quán)方法，可以有效的自適應修正和更新背景環(huán)境模板，從而進一步提高了鐵路跟蹤的穩(wěn)定性。
　　鑒于當前鐵路信號燈小，易受到其它燈光等背景環(huán)境的干擾，并且采集到的彩色圖像中信號燈區(qū)域中心會出現(xiàn)飽和現(xiàn)象，這些因素都會增加識別鐵路信號燈的難度。針對這一現(xiàn)狀，本文研究了顏色空間及其之間

3、的轉(zhuǎn)換，用 HSI顏色空間閾值分割的方法分割鐵路信號燈的邊緣和背景環(huán)境，提取其輪廓。基于鐵路信號的幾何特征（圓形），利用Hough變換在二值輪廓圖像上進一步檢測鐵路信號燈，從而提高識別的精度，最后在原圖上填充鐵路信號燈的顏色，并結(jié)合基于紅外圖像的鐵路相關跟蹤技檢測和識別鐵路左側(cè)的信號燈。
　　本文提出了基于圖像處理的鐵路跟蹤技術和鐵路信號燈識別技術。通過在機車前端的攝像機拍攝鐵路前方路況，實時顯示，讓司機在面臨突發(fā)情況時能夠提早采