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基于DMI图像识别的列控系统车载设备功能验证方法研究
| 论文题名： | 基于DMI图像识别的列控系统车载设备功能验证方法研究 |
| 关键词： | 人机界面;DMI图像识别;列控系统;车载设备;角点检测;系统状态 |
| 摘要： | CTCS-3级列车运行控制系统作为中国高速铁路统一的技术平台，为铁路安全高效运行提供了重要保障。为了验证CTCS-3级列控系统的功能是否满足相关技术规范的要求，以及保证列车的跨线运行，必须进行一系列的测试。基于数据驱动的黑盒测试方法是列控系统车载设备实验室测试的主要方法，其主要的测试步骤依次为:测试数据生成;测试执行;结果分析。目前这些工作主要由人工完成，工作量大且效率低，因此亟需研究自动测试的核心方法。车载设备人机界面信息的提取与功能验证作为测试执行过程中的关键技术，是实现车载设备自动测试的重要基础。 北京交通大学已经对此问题进行了研究，搭建了车载设备自动测试平台，并提出了DMI(Driver Machine Interface)显示信息的识别方法。但是前期研究中并没有对运行计划区进行识别，而且也没有对DMI的识别结果进行详细分析。 本论文重点研究了基于DMI图像识别的车载设备功能验证方法，论文完成的主要工作有: 1.对CTCS-3级列控系统车载设备以及自动测试平台的总体结构进行了概述，提出了基于DMI图像识别的车载设备功能验证方法，并分析了需要识别的DMI界面信息。 2.设计了DMI界面信息识别方法。在对DMI进行定位以及元素分割后，重点研究了不同类型元素的识别方法:图标识别采用最小距离分离器与模板匹配的方法，字符识别采用神经网络的方法。由于运行计划区的特殊性，首先采用不同的阈值将起模点和最限制速度曲线分开，然后将最限制速度曲线的顶点作为其主要特征，并采用Harris角点检测法对其进行识别。最后对各个元素的识别准确率以及影响因素进行了分析。 3.对测试执行的过程进行建模，将其抽象为系统状态的变化，定义系统状态的运算方法。通过对比由DMI识别结果构建的实际系统状态与测试序列构建的期望系统状态，验证车载设备功能是否正确执行，并给出了基于DMI图像识别的车载设备功能验证方法的示例。 4.设计了基于DMI图像识别的车载设备功能验证系统，采用MFC结合OpenCV图像处理库，在Visual Studio2010开发环境中完成系统开发，实现了对DMI显示信息的识别，并基于识别结果以及测试序列完成了对车载设备功能的验证。 |
| 作者： | 张斌 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 张勇 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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