基于帧间差分优化算法的雾天轨道异物检测方法

针对复杂环境和恶劣天气对轨道异物识别造成的干扰,提出帧间差分优化的雾天轨道异物检测方法。引入分权评价实现多帧连续识别的帧间差分优化算法。将该算法与其他检测算法进行消融试验,验证了优化算法的可行性。     

基于帧间差分累积的铁路限界异物检测提取算法

为满足轨道交通全自动运行系统对铁路限界内异物检测提取的需求,改进帧间差分法,提出一种以帧间差分累积为基础的铁路限界内异物检测提取算法。算法针对图像序列帧匹配提取的轨道线为依据标定限界区域,通过多帧隔帧帧差法得到差分结果,根据铁路限界内道床纹理特征,通过数学形态学实现背景纹理的重构来降低背景噪声影响。最后,以侧向差分灰度的累积投影值来动态确定不同环境下的异物前景范围,并通过最大类间方差法提取得到前景目标。通过对47个路轨场景进行测试,算法对有前景目标场景的目标检测率为96.87%,定位提取过程的平均耗时为137 ms。实验结果表明:算法可完成对运动背景下的轨道限界内前景目标的定位和提取,具有较好的实时性和准确性。     

基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法

针对列车人工检测受电弓状态效率低下的问题,提出基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法.首先,将运用帧间差抓取受电弓视频中得到的包含弓网的图像作为原始训练数据集;然后,对复杂的受电弓图像背景进行分割处理,采用超像素分割获得最大特征区域,结合特征图像的HOG(方向梯度直方图)获得最大特征ROI(感兴趣区域),形成训练数据集...     

基于深度残差神经网络的地铁站台门与列车门间异物自动检测方法研究

针对地铁站台门与列车门间现有异物检测方法的精度差、误报率高的问题,提出基于深度残差神经网络图像识别原理,利用地铁站台发车指示器图像数据实现站台门与列车门间异物实时检测.首先,搭建基于深度残差神经网络ResNet50模型的自动异物检测系统;然后,采集站台发车指示器视频帧信息建立数据集并完成系统训练;最后,分析自动异物检测系统对验证信息集的处理效果,并将该系统应用于实际地铁车站中.处理效果表明:实际应用验证中最低准确率为98.7％,单张视频帧处理总耗时不超过65 ms,满足地铁实际运营的要求.     

有轨电车异物侵限检测及预警方法研究

文章融合混合高斯模型与三帧差分法对有轨电车线路进行异物侵限检测,并结合有轨电车位置、速度、异物运动轨迹等参数,采用 T-S 模糊神经网络进行预警等级划分。以某有轨电车公司提供的视频监控数据作为实例,开展实例仿真研究,仿真结果表明该异物侵限检测算法能够较好地检测出行人、汽车等异物,T-S 模糊神经网络能够用于有轨电车异物侵限预警。     

有轨电车线路槽型轨自动清洁系统研究

针对有轨电车线路槽型轨内异物清洁效率低下的问题,提出了槽型轨异物快速检测算法及基于此算法研发的槽型轨自动清洁系统。通过该算法,自动清洁系统可快速检测且定位出槽型轨内异物的位置,并控制轨道清洁车利用高压水流和负压吸口进行自动清洁。试验结果表明:该快速检测算法对槽型轨内异物检测成功率超过92%;平均每帧图像的处理时间为31.6 ms;轨道清洁车能够在以20 km/h速度行驶过程中实现对槽型轨内异物的自动清理。该自动清洁系统既节约了水资源,又提高了槽型轨的清洁效率,有助于有轨电车在城市公共交通中的进一步推广。     

高速铁路轨道板图像智能比对技术

提出一种结合深度学习与经典图像处理技术的高铁轨道板外观状态变化智能比对方法,以扣件位置为锚点对齐轨道板,通过网格化图像提取特征,分区域比对轨道板图像相似性.利用同一块轨道板的历史图像数据与新采集的数据自动进行比对,寻找外观差异,从而在无需预先定义故障类型的情况下筛出轨道板异物、设备形位变化及破损等故障,提高了检测效率和...     

地铁曲线站台空隙异物自动检测预警系统研究

针对地铁司机在开车前无法独自完成曲线站台车门与屏蔽门间空隙异物检测而存在运营安全的隐患,提出一套地铁曲线站台空隙异物自动检测预警系统。通过在站台每扇屏蔽门上方安装微型摄像机来拍摄站台屏蔽门与车门间空隙图像,利用图像处理算法对所拍摄的图像进行车门检测并确定车门在图像中的区域（即感兴趣区域）,在乘客上下车完成后对感兴趣区域进行异物检测,并在存在异物的情况下发出预警,提醒司机延迟开车。实验证明,该系统能准确检测出空隙中存在的异物,可以辅助列车司机完成开车前对地铁曲线站台空隙异物的检测。     

基于机器视觉的钢轨光带检测方法

为了从轨道图像中准确地提取轨面区域并检测光带位置,根据钢轨光带的结构特征,提出了基于机器视觉的钢轨光带检测方法。首先根据轨道图像的频域特征,设计了基于占优的频率域采样值的轨面区域定位算法,从轨道图像中准确提取出轨面区域;然后利用图像灰度变换突出光带与非光带区域的边界,通过逐行计算梯度识别光带的位置。结合实际线路的轨道图像,采用该方法对钢轨光带进行检测,并与现有方法进行对比。结果表明：该方法能有效地检测钢轨光带,计算的光带区域与人工标注的光带区域的交并比平均值达到了88.81%,比现有方法提升了11.58%。     

基于深度学习的铁路限界快速检测算法

列车行驶环境快速、可靠、精准感知是列车安全、高效运行的前提和关键支撑技术。列车若无法提前感知非法侵入铁路限界范围内的异物,并在短时间内有效制动,将会导致严重的安全事故。为解决列车运行环境内影响运行安全的异物侵限问题,基于深度学习算法,提出一种铁路轨道限界快速检测算法。该方法首先采用预设行锚框的方式对图像进行划分,将传统分割算法的逐像素预测,转变为对每个行锚框进行逐网格预测,以达到显著降低算法计算量,并提高检测速度的目的。同时,通过快速识别图像中属于轨道部分的像素,结合轨道线的连续特征进行追踪,达到铁路轨道坐标的智能快速识别。最后根据标准轨距下限界的定义,对识别出的轨道线坐标和侵限区域进行扩充,以确定铁路异物入侵限界的范围。通过在真实轨道数据集上的对比实验,验证所提算法能以172FPS的速度快速检测铁路限界,且轨道线和限界区域的识别精度分别达到98.96%和98.12%,F1值分别达到99.68%和98.95%,限界区域检测的平均交并比MIoU达到96.88%,各类指标均取得当前最好的准确率和性能,满足高速列车对环境感知精度和速度要求,可以为异物侵限检测、目标跟踪和列车控制等环境感知及运...     

铁路货车图像分割与拼接系统

基于垂直视角的货运列车视频监控系统,建立铁路货车图像分割与拼接系统,可实现对列车的检测及车厢图像的分割与拼接。介绍该系统综合应用帧差、梯度背景模型及可跟踪性等方法进行列车检测,以及使用角点检测技术实现车厢图像拼接的方法。     

基于机器视觉的地铁主动式障碍物检测系统

针对现有异物入侵检测模型参数多、实时性差等问题,文章提出一种新型地铁主动式障碍物检测系统。首先通过使用稀疏化和通道剪枝的方法,得到轻量级YOLOv3异物检测模型,然后使用HSV、Lab颜色空间中的亮度通道辅助边缘检测,并进行透视变换处理,提取轨道可通行区域,最后基于PyQt5开发了主动式轨道障碍物检测系统。该系统已在地铁电客车上进行了验证,可实现障碍物检测及异物入侵报警等功能。     

一种基于单应性变换的车道线检测方法

针对辅助驾驶系统中的车道线检测问题提出一种基于单应性变换和直方图分析的方法：首先根据相机参数确定图像中的感兴趣区域,并对图像进行颜色分割和梯度计算以提取候选车道线像素;接着利用单应性变换将图像信息投影到俯视图像,并利用直方图分析提取车道线像素;最后对车道左右两侧提取的标识线像素分别进行二次曲线拟合,从而获得当前车道标识线的几何信息。通过对行车视频图像进行算法检验,结果表明该方法能以30帧/秒的实时速度检测出车道线并计算其几何信息。     

车载轨道状态巡检技术发展及应用

介绍车载轨道状态巡检技术的国内外研究现状,阐述我国自行研制的车载轨道状态巡检系统的功能及特点,该系统主要针对轨道存在的钢轨表面擦伤、扣件异常、轨枕掉块、轨道板裂纹及线路有异物等现象进行检测,分为图像采集、图像分析、数据管理3个模块。简述目前巡检技术在我国铁路日常检测中的运用状况和作业模式,提出今后需要进一步深化研究的领域。     

基于目标识别与跟踪的嵌入式铁路异物侵限检测算法研究

铁路线路异物侵限是威胁行车安全的一个重要隐患。基于机器视觉与嵌入式技术设计了异物侵限自动检测系统,利用FPGA和ARM芯片实现了图像采集处理硬件平台。提出异物目标分类和运动行为分析相结合的嵌入式异物侵限检测算法。算法采用两级判别结构,首先利用支持向量机及一组特征向量对背景差分图像得到的异物目标进行分类,根据分类结果滤除大部分行进列车目标,之后运用Kalman滤波器设计目标跟踪算法,对其余目标进行行为和运动趋势分析,滤除其中非侵限干扰信息提高报警准确率,并对有侵限趋势的异物提前预警。实验表明,该系统能够有效地识别检测区域内的异物目标,系统侵限报警准确率达到97.11%,平均检测频率达13帧/s。     

轨道作业车周边异物侵线监测技术

针对轨道作业车施工现场异物侵线和预警需求,提出一种融合三维激光雷达技术与毫米波雷达感知技术的工务施工现场异物侵线监测技术。采用三维激光雷达感知施工现场周边环境,获取点云数据。通过对点云数据进行滤波、聚类及特征分析,识别出作业现场铁路轨道、道床区域,同时识别出入侵轨道线路的异物并得到其位置信息。再结合毫米波雷达感知结果对识别出的异物进行二次确认。现场试验结果表明:利用该技术进行异物监测定位,精度满足误差不大于200 mm的要求;该技术可以用于轨道作业车施工现场对地面异物侵线的实时监测。     

一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法研究

提出一种基于时空相关分析的货运列车车号识别方法,该方法包括车号定位、片段聚类与车号识别3部分.基于连通体分析技术,提出利用货运列车车号字符间特定的几何比例关系有效地定位车号区域;在车号定位基础上,利用视频序列时空冗余信息建立帧信息补正模型,对部分定位错误帧图像进行补正并通过片段聚类方法将包含相同内容的车号视频序列进行切...     

基于边缘检测的空域自适应差错掩盖算法

针对视频传输中帧内编码帧(Intra帧)出错情况,提出一种基于边缘检测的自适应空域差错掩盖算法。根据丢失宏块周围正确宏块的边缘信息,将丢失宏块分为平滑块和边缘块。对平滑块采用双线性插值进行恢复;对边缘块采用一种多方向插值加权平均方法进行恢复。实验结果表明,提出的空域差错掩盖算法能很好地适应不同的视频传输差错情况,并对不同类型的图像内容具有良好的差错掩盖效果,与传统的差错掩盖算法相比,具有更好的差错恢复能力。     

无人机轨道跟踪控制模型

将无人机技术与计算机视觉技术进行结合,利用四旋翼无人机、机载成像设备、图像处理系统,搭建了无人机图像处理平台。利用Open CV计算机视觉库和Microsoft Visual Studio开发环境,编写了图像处理程序,对无人机获取的轨道图像进行处理与分析。在对图片进行尺寸调整、色彩空间转换、滤波后,采用连通区域检测算法识别出轨道区域。然后采用边缘检测、霍夫直线变换从轨道区域中识别出轨道,并可计算出轨道中心线的坐标。     

基于多层级特征融合的钢轨表面伤损检测方法

现有的钢轨表面伤损检测方法存在鲁棒性差、误检率高和容易漏检小面积伤损区域的问题.为此,提出一种基于多层级特征融合的钢轨表面伤损检测方法.首先,利用高速综合检测车搭载轨道图像采集系统,在实际的铁路线路采集轨道图像,并对表面伤损进行人工标注;然后,在钢轨图像数量有限的情况下,利用钢轨表面伤损数据集构建策略,提升训练样本图像...