基于智能監(jiān)控的鐵軌異物入侵自動(dòng)識(shí)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(gè)重要原因，因此實(shí)現(xiàn)對(duì)入侵異物的精準(zhǔn)檢測(cè)成為了文章的主要目的。實(shí)現(xiàn)鐵路異物入侵智能檢測(cè)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(shí)并且研究了許多異物入侵檢測(cè)算法，尤其對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)這部分做了深入研究，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鐵路入侵異物的精準(zhǔn)檢測(cè)。以下是本文的主要研究?jī)?nèi)容:
　　首先，分析了國(guó)內(nèi)外鐵路運(yùn)營(yíng)安全保障系統(tǒng)中存在的問(wèn)題，說(shuō)

2、明了智能識(shí)別異物入侵對(duì)鐵路安全具有重大意義，并且設(shè)計(jì)了一套基于智能監(jiān)控的鐵路異物入侵識(shí)別的方案，該方案主要對(duì)軌道識(shí)別和異物檢測(cè)兩個(gè)部分做了重點(diǎn)研究。
　　其次，對(duì)圖像處理中常用的相關(guān)知識(shí)，如圖像濾波、邊緣處理、形學(xué)處理進(jìn)行介紹，并對(duì)常用算法做了實(shí)驗(yàn)仿真。為后續(xù)論文撰寫(xiě)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(cè)方法，以及兩種方法在直線軌道識(shí)別方面的應(yīng)用，分析了不同方法在直線軌道識(shí)別

3、方面的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了改進(jìn)的基于Radon變換的直線軌道識(shí)別算法。該算法通過(guò)閾值篩選邊緣點(diǎn)，并利用直線角度差和直線的平均距離識(shí)別出鋼軌邊緣直線。仿真實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)算法在直線軌道識(shí)別方面比傳統(tǒng)方法速度更快和精度更高。軌道識(shí)別目的是確定檢測(cè)邊界線，為后續(xù)異物入侵檢測(cè)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(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的理論知識(shí)，根據(jù)三種算法的實(shí)際適用范圍可知光流法不適用于本文中的異物檢測(cè)，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(shí)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)說(shuō)明了這兩種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并提出了采用Sobel算子對(duì)背景減除法的結(jié)果進(jìn)行處理，實(shí)驗(yàn)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(guò)實(shí)驗(yàn)仿真可以看出融合算法在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面效果非常好。最后通過(guò)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，判斷檢測(cè)出來(lái)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否是火車，如果不是則進(jìn)