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基于机器视觉的铁路道口异物检测方法研究
| 论文题名： | 基于机器视觉的铁路道口异物检测方法研究 |
| 关键词： | 铁路道口;异物检测;机器视觉;行车安全 |
| 摘要： | 随着机器视觉理论研究的不断快速发展，机器视觉已逐渐应用到各行业领域。铁路道口作为道路与铁路平面相交处，异物侵界引发的交通事故时常发生，带来不必要的人员伤亡和经济损失。对此，本文给出了一种基于机器视觉的铁路道口异物检测方法，有利于铁路道口行车安全。针对双目视觉检测系统中的摄像机参数标定、图像校正、立体匹配、三维重建、异物定位与跟踪等方面问题进行了研究分析，并给出了一些改进的方法，取得了较好的效果。本文的主要工作如下: (1)在分析现有铁路道口异物检测方法的基础上，设计了一种适用于异物检测系统的总体方案，给出了系统的结构功能描述。 (2)针对传统的侵界异物定位精度低的问题，给出了一种基于半全局匹配(SGM)算法的双目视觉三维重建的方法，经实验测试，对于离相机对中心7米范围内的异物，提取的深度信息与实际距离之间的相对误差低于3％，改善了传统基于绝对值差和(SAD)算法的三维重建结果不准的问题。 (3)针对传统的异物检测方法误报率高的问题，给出了一种双目视觉系统与Mean-Shift跟踪技术相结合的异物检测方法，实现了一种新韵双目异物检测系统。其通过双摄像机的跟踪定位改善了运动目标定位不准等缺陷，实验结果显示，该系统能在一定时间内检测异物的运动状态，克服了传统方法容易误判断的问题。 |
| 作者： | 王鹤翔 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 陈后金 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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