基于立體視覺的地鐵異物侵限分析.pdf

1、隨著城市化進程的推進，交通問題日益凸顯，為了進一步提高城市交通承載力，許多城市不斷加大地鐵建設(shè)的力度，由此所衍生的地鐵運行安全問題也開始備受關(guān)注。地鐵限界是保證地鐵安全運行的空間范圍，當有異物侵入限界時，就會對地鐵車輛的運行安全產(chǎn)生很大的威脅。利用非接觸式檢測技術(shù)快速、準確地檢測出侵限異物，對保證地鐵運行安全具有十分重要的意義。
　　論文在分析了激光掃描和立體視覺兩種限界檢測技術(shù)優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，確定了激光掃描技術(shù)和立體視覺技術(shù)相結(jié)

2、合的檢測方案。由于基于激光掃描的限界檢測系統(tǒng)方案已比較成熟，本文著重研究了基于立體視覺的限界檢測系統(tǒng)，作為激光掃描檢測的補充手段。
　　本文主要完成以下4個方面的工作：
　　(1)利用Halcon視覺軟件完成了攝像機標定，得到了攝像機的內(nèi)、外參數(shù)，以此為基礎(chǔ)，構(gòu)建出攝像機成像模型。
　　(2)提出了自動特征點匹配和手動特征點匹配相結(jié)合的方案來進行特征點的匹配。其中，自動特征點匹配分三大模塊分別是特征點定位、特征點描述以

3、及特征點匹配，從特征點提取數(shù)量、運算時間兩方面考慮，在特征點定位算法上選取了Surf，特征點描述算法選取了Surf，特征點匹配算法選取了Flann，三者組合能夠滿足實驗要求。
　　(3)根據(jù)構(gòu)建出的攝像機模型以及匹配出的特征點求解出了特征點的世界坐標，完成了特征點的三維重建。
　　(4)依據(jù)地鐵限界坐標系以及地鐵限界標準構(gòu)建出了限界空間，并將特征點轉(zhuǎn)換到限界空間中，在此基礎(chǔ)上，完成了對特征點侵限的判定。
　　論文完成了