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原文传递基于机器视觉的城市轨道交通智能闸机系统研究

论文题名：	基于机器视觉的城市轨道交通智能闸机系统研究
关键词：	城市轨道交通;智能闸机;通行控制;目标检测;双目测距;基础设施建设
摘要：	随着智慧交通建设的不断推进，以机器视觉为代表的人工智能技术逐步触及到轨道交通基础设施建设的各个环节。通行闸机作为乘客身份校验的主要终端，其智能化建设是当前轨道交通智能化发展的关键环节。尽管基于身份证件配合机器视觉的智能闸机已被广泛应用于城际高铁，然而在地铁为代表的城市轨道交通场景中，客流时空分布特性以及场景需求的差异使得其智能闸机系统的设计面临着更多实际困难，当前主要的问题集中在通行安全性不够高、检测速度较慢、异常通行行为无法检测、童票一致性检测功能缺失等问题。为此，针对城市轨道交通场景设计智能通行系统并提高通行的安全性和效率是当前城市智能交通建设的迫切需求。本文针对城市轨道交通场景下智能闸机的功能需求、通行控制、目标检测、目标测距进行研究，并设计了基于国产智能芯片架构的原型系统。本文所开展的主要工作研究如下：　　（1）设计了城市轨道交通场景下智能闸机的通行控制方案。在功能需求分析的基础上，基于客流通行过程的区域划分，结合目标位置以及目标测距，分别设计了闸机的开启、关闭和异常通行行为报警等通行控制逻辑。通行控制方案的设计可以牵引后续目标检测以及测距算法的设计以及原型系统的研制。　　（2）针对行人通行状态检测的快速性需求，提出了基于跨阶段多尺寸局部网络(CrossStageMulti-sizePartialNetwork,CSMPNet)的轻量级目标检测模型，并设计了改进距离交并比(ModifiedDistanceIntersectionoverUnion,M-DIoU)损失函数。采用跨阶段局部网络作为网络的主干部分以降低参数量提高检测速度，采用Inception结构作为后端网络特征提取部分以增强网络对尺度变化的行人目标的检测能力，采用改进距离交并比作为损失函数以提高模型对行人位置的检测准确度。实验结果表明所设计的检测模型能够快速准确地检测行人目标，与当前主流的YOLOv3检测模型相比，能够在显著提高检测速度的情况下保持相近的检测准确度。　　（3）针对俯拍场景下通行对象高度的精准测量需求，提出了基于时空关联立体匹配的双目测距方法。在对双目摄像头进行相机标定和立体校正的基础上，通过对双目测距的视差图生成进行立体匹配，并结合通行行为的时空关联和局部立体匹配方法实现对通行对象的垂直测距。实验结果表明提出的基于时空关联局部立体匹配的双目测距算法能够改善视差图效果，从而提升测距精度。　　（4）设计了基于华为Hi3559CV100平台的智能闸机原型系统。基于国产开发平台和神经网络推理框架，将本文所提目标检测和双目测距算法部署至嵌入式设备中，结合通行控制方案的研制在搭建的模拟地铁闸机环境中对系统的有效性进行了验证。　　最后，对论文进行了总结，并对未来值得进一步研究的问题进行了展望。
作者：	万彬
专业：	控制工程
导师：	刘伟伟
授予学位：	硕士
授予学位单位：	南京理工大学
学位年度：	2021