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原文传递基于先验知识的铁轨识别

论文题名：	基于先验知识的铁轨识别
关键词：	铁轨检测;曲线拟合;边缘检测;图像识别
摘要：	为加快铁路信息化发展，提高信息化水平，铁道部制订了铁路信息化“十五”规划，确定了铁路信息化建设的目标及总体要求。信息系统是以信息技术对客运专线的生产、经营、管理各个过程实现现代化的管理。运输组织、客运营销、经营管理是铁路信息化的三大应用领域。在新建线路特别是客运专线将防灾系统列入了设计规范，防灾系统将是客运专线的运营支撑系统，不再是辅助性设备，为此国家铁道部于2005年立项高危区段线路障碍自动监测预警系统 GDPS-R(Galaxy Disaster auto—Prevention System for Railways)，来实现对铁道安全运输的监控。目前，图像识别技术应用在交通领域已经取得的巨大成果，但是在铁路安全监控方面还是一片空白，比较成熟的产品是各种车牌识别系统与辅助驾驶系统，这些产品都为智能交通系统的发展起到了基础性作用，并为铁路高危区段线路障碍自动监测预警系统提供了理论支持。提出了一种基于先验知识的铁轨识别算法，其关键技术是铁轨的建模与模板匹配。模板的建立采用曲线拟合的方法来建立模板，通过匹配，来确定铁轨在当前图片的位置，解决了由于自然原因引起的摄像头小范围振动带来的偏差；该算法综合利用多种图像处理方法，解决了在多种气候条件下，对铁轨边缘信息完整性的有效识别，并作为铁轨识别模块应用于高危区段线路障碍自动监测预警系统(GPRS-Rv1.0)中，其主要作用是对各种稳定情况的静态监控，为整个系统提供了稳定的分析依据，在报警恢复、背景重建和系统复位等方面起到关键作用。提出了一种基于铁轨边缘完整性障碍物检测识别算法，该算法利用铁轨边缘信息，通过边缘连通性分析，解决了对破坏铁轨完整性的障碍物的有效检测，并综合利用铁轨灰度统计信息，解决了一部分误报和漏报情况。最后对提出的算法在样本库上进行了测试，实验表明，铁轨识别算法与障碍物检测算法具有实用价值。
作者：	任重
专业：	模式识别与智能系统
导师：	卢汉清
授予学位：	硕士
授予学位单位：	武汉理工大学
学位年度：	2007
正文语种：	中文