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双目视觉立体匹配算法在铁路异物自动识别中的研究
| 论文题名： | 双目视觉立体匹配算法在铁路异物自动识别中的研究 |
| 关键词： | 铁路异物;双目视觉;立体匹配算法;自动识别 |
| 摘要： | 物体非法入侵铁路轨道,引发铁路交通事故,对铁路的运输效益和人民生命安全造成了严重威胁。铁路异物入侵监测是确保铁路安全运行的重要手段,随着智能视频技术的飞速发展,基于视频的监测技术凭着其实时性、高效性等优越的性能得到了广泛的研究和尝试性应用。 论文首先从总体上分析双目成像系统的系统结构和成像模型,在此基础上重点研究双目监测系统的数据处理方法。论文分别阐述了摄像机的坐标变化关系、铁轨识别算法、立体匹配算法、异物入侵判定方法等系统处理算法。实现监测场景有异物入侵时系统能及时、准确地报警,并能提供异物的地理位置及尺寸大小等三维信息,并通过大量的仿真实验验证了算法的有效性。本文主要研究内容如下: (1)推导计算摄像机成像系统对三维世界跟二维图像的映射关系,以及结合双目视觉系统模型,导出异物位置以及三维重建的计算关系。 (2)根据铁轨的亮度特征和连续特征,充分结合边缘检测算法和Hough变换算法,提出一种铁轨自动识别算法。该算法要能够保证对直线型铁轨、弯轨以及道岔区段进行准确识别,同时该方法又要具有较好的抗噪性能和抗遮挡性能,能够为异物入侵判定提供参照对象。 (3)分析对比各种立体匹配算法性能,对SIFT(Scale Invariant Feature Transformation,尺度不变特征转化)算法进行部分改进,使该算法在处理铁路场景图像时运算速度有所提高,在同一阈值下匹配的特征点数对有所提高,增大信息量有利于物体的三维重建。 (4)通过对铁路场景图像划定重点监视区域,应用背景差分法对铁路异物进行判定,实现对铁路场景的动态监测,对入侵铁路限界的物体能够自动报警、动态跟踪,同时对入侵物体的位置以及尺寸要有准确的判断。 |
| 作者： | 李睿 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 武晓春 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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