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原文传递基于双目视觉的索道缆车运行轨迹跟踪方法研究

论文题名：	基于双目视觉的索道缆车运行轨迹跟踪方法研究
关键词：	索道缆车;运行轨迹;安全监测;双目视觉
摘要：	随着社会发展，客运索道缆车逐渐成为景区、雪场、矿山等场所中重要的运载工具，索道缆车运行安全问题成为关键。我国现有大量运行索道，但由于引进索道较晚，索道缆车安全监测技术较为落后，导致缆车运行事故频发。近年来，针对索道缆车运行安全监测方法的研究逐渐增多，目前已有多种索道安全监测方法被应用到索道管理中，但主要都是针对索道机械设备故障监测，缺少对缆车轿厢整体的运行轨迹的监测。因此，急需一种针对索道缆车轿厢运行状态的监测方法。本文基于双目视觉技术，对缆车的运动轨迹计算方法展开研究，通过计算缆车的运动轨迹完成对缆车运行状态的安全监测。主要包含了双目摄像机的标定，目标跟踪，立体匹配，缆车的三维轨迹生成。本文的主要研究内容如下：　　（1）缆车运行状态监测方面，针对索道缆车环境，设计并搭建了一个双目视觉系统，实现了对缆车运行状态视频数据的采集。利用张正友标定方法计算双目摄像机的内参数和外参数，为后面计算缆车运动三维轨迹打下基础。　　（2）缆车目标跟踪方面，针对传统 KCF 算法在复杂场景下对跟踪目标被遮挡以及目标尺度变化的问题，提出了一种融合深度特征和尺度自适应的相关滤波目标跟踪算法。首先，通过深度残差网络(ResNet)提取图像中被跟踪区域深度特征，再提取目标区域方向梯度直方图特征(FHOG)，得到跟踪目标位置。其次，通过方向梯度直方图特征训练一个 PCA 降维的尺度滤波器，实现对目标尺度的估计。最后，根据响应图的峰值波动情况改进模型更新策略并引入重新检测机制，减少模型发生漂移概率，提高算法抗遮挡能力。实验结果表明，相比原始KCF算法精准度提升29.4%，成功率提升25.9%。　　（3）针对常规立体匹配中，复杂且耗时的匹配过程和错误匹配的问题，本文将缆车质心作为匹配特征点，取消了复杂且耗时的特征提取过程。利用双目视觉技术，采用将轮廓匹配与质心匹配相结合的方式，对左右图像中缆车目标跟踪结果进行匹配，减少了遮挡等因素产生的错误匹配。通过实验证明，该方法能够有效减少错误匹配。　　（4）针对缆车三维轨迹计算的问题，结合双目摄像机标定后得到参数与完成匹配后缆车的左右质心坐标对，通过最小二乘法求出缆车质心三维坐标，绘制缆车运行三维轨迹。实验结果表明，能够有效的还原缆车的三维运动轨迹，并且具有较高的精度。　　（5）实现了基于双目视觉的索道缆车运行轨迹监测系统。该系统可以完成对缆车轿厢运行轨迹的跟踪计算，并对计算的三维坐标生成轨迹散点图。系统针对索道周围安装的风速传感器提供数据可视化分析功能，并且针对缆车运行轨迹和风速建立预警模块，当索道缆车发生异常情况及时进行预警，方便索道管理人员对索道的监控。
作者：	孙博
专业：	软件工程
导师：	王阿川
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东北林业大学
学位年度：	2022