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现代有轨电车障碍物识别技术研究
| 论文题名： | 现代有轨电车障碍物识别技术研究 |
| 关键词： | 有轨电车;障碍物检测;运动补偿;图像帧;目标提取 |
| 摘要： | 随着城市化进程的加快，为解决愈发严峻的城市交通问题，具有安全可靠、环保、成本低等众多优点的现代有轨电车逐渐受到人们的重视，现代有轨电车正在成为智能交通系统中重点发展的对象之一。与城市地铁相比，尽管有轨电车的运行环境相对独立，但是路权并不完全独占，一些不文明或者违规行为仍时有发生，这导致了一些障碍物仍不可避免的存在，如何及时发现前方的障碍物，防止事故的发生，对有轨电车的安全运行有着重要意义。文本以现代有轨电车的障碍物检测技术为应用背景，主要研究了以下三个方面的内容： （1）疑似障碍物检测：针对现代有轨电车行驶中所获取的图像帧的特点，提出了适用于有轨电车的疑似障碍物筛选算法，减少伪障碍物对检测识别的影响。 （2）运动目标提取：通过分析和比较其他复杂背景下的运动目标提取算法，本文提出了适用于现代有轨电车的运动目标检测算法，与其他算法相比可以更加准确、可靠的提取出图像中的运动目标。 （3）障碍物识别：通过建立特有的行人、车辆图像数据库，采用主成分分析技术和人工神经网络，准确地对图像中的障碍物进行识别。 通过对上述内容的研究，本文设计出一套适用于现代有轨电车的障碍物检测识别系统。实验表明该系统具有良好的障碍物检测识别效果。 |
| 作者： | 张兆阳 |
| 专业： | 信息与通信工程 |
| 导师： | 汪一鸣 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 苏州大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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