基于逆投影修正和眼睛凝视修正的列车驾驶员疲劳检测方法

为了使基于正面人脸的疲劳检测不受列车驾驶员头部姿态变化的影响,提出一种基于眼睛特征修正的疲劳检测算法。采用多视角人脸检测算法搜寻人脸位置,运用监督下降法在人脸区域进行特征点定位,利用获得的特征点分别计算头部姿态角度和投影眼睛开合度。针对投影眼睛开合度与真实眼睛开合度存在一定偏差,建立投影眼睛开合度与真实眼睛开合度的逆投影变换关系,研究凝视方向对眼睛开合度的影响。通过凝视修正和逆投影修正的修正公式对投影眼睛开合度进行两次修正,并结合PERCLOS疲劳判定准则判定其有效性。实验测试结果表明,头部姿态变化对眼睛开合度影响较大,修正后的特征比修正前的特征具有更强的判别能力。     

基于改进卷积神经网络的驾驶员眼睛状态识别

为准确、高效识别驾驶员眼睛状态，提出一种基于改进卷积神经网络(Improved Convolutional Neural Networks, ICNN)的驾驶员眼睛状态识别方法。在LeNet-5网络的基础上采用多个小卷积层堆叠替换一个大卷积层的策略，减少参数量和浮点运算数的同时增强网络对眼睛图像的特征提取能力；在卷积层和池化层之间嵌入高效通道注意力(Efficient Channel Attention, ECA)模块，使网络突出眼睛图像中重要通道特征并弱化非重要通道特征，完成ICNN的构建；利用ICNN准确、高效自学习图像中有效眼睛状态特征信息的特点，实现端到端的驾驶员眼睛状态识别。通过在两个公开和一个实测的眼睛数据集上进行对比实验，验证卷积层堆叠替换和嵌入ECA模块的有效性，所提方法具有更高的训练效率和眼睛状态识别准确率。     

基于被动视觉的机车驾驶疲劳实时检测系统的研究

实时检测机车乘务员的疲劳程度,是提高机车运行安全的有效途径.本文提出一个基于被动视觉的车载机车驾驶疲劳时实检测系统.系统通过CCD摄像头获取驾驶状态下机车乘务员的图像,然后运用图象处理技术进行人脸检测、眼睛定位等处理,并提取眼睛的闭合度作为PERCLOS疲劳检测的依据.针对实时图像处理数据量大、运算复杂的特点,采用TMS230DM 6437作为核心处理器进行了硬件实现.实验表明,系统能准确实时地检测驾驶疲劳程度,具有较好的实用性.     

一种基于人脸序列模式的机车驾驶员疲劳检测方法

驾驶疲劳是导致事故的重要原因,本文在综述基于面部特征的机车驾驶员疲劳检测方法的基础上,提出了基于Gabor变换的人脸特征融合抽取模型,并在此基础上,结合隐马尔可夫模型(HMM)提出基于人脸图像序列的机车驾驶员疲劳检测方法。根据在疲劳和非疲劳状况下人脸模式特征的不同,首先利用Baum-Welch学习方法从疲劳图像序列训练学习得出疲劳模式下的HMM参数;然后,在疲劳模式识别时,把待识别的人脸图像序列表示成Gabor融合特征序列,再利用Viterbi算法计算该特征序列属于疲劳模式的概率值,从而实现对人脸图像序列的疲劳识别;最后,对各种姿态下的不同人脸图像序列数据进行了仿真测试。实验结果表明,与已有基于单幅人脸图像的疲劳识别方法相比,具有更好的疲劳识别性能。%     

铁路货车车轮踏面伤损检测中剥离与擦伤定位方法

针对铁路货车车轮踏面伤损检测问题,设计铁路货车车轮踏面伤损动态检测系统,提出剥离和擦伤的定位方法.首先对车轮踏面图像进行平滑去噪;然后对图像进行基于平稳小波和Canny融合算法的边缘检测,并根据标准车轮的宽度确定踏面区域;最后,根据剥离和擦伤的不同特征,对剥离踏面区域图像进行基于分块思想和种子填充算法的剥离粗定位后,再进行基于Canny算法和跟踪法的剥离精定位,并给出基于踏面边缘线搜索的擦伤定位方法.实验结果表明:在铁路货车运行速度为0.5 km/h～10 km/h时,踏面剥离的定位准确率达到96.7%,定位精度达到3 mm;擦伤定位准确率达到97.8%;可满足现场动态检测的要求.     

图像特征识别的m序列列车定位方法

提出一种图像特征识别的m序列列车定位方法,利用m序列(最大周期线性反馈移位寄存器序列)对轨道上的绝对位置进行编码,系通过安装在列车顶部的摄像机依次拍摄由二进制特征标志组成的轨道位置编码。提出基于虚拟轨迹获取目标图像方法,解决同一二进制特征标志重复采集的问题;提出基于BP(向后传播)神经网络的位置编码识别方法,以处理轨道现场环境干扰严重的问题。不同位置上的编码具有唯一性,以此位置编码值作为地址与车载数据库位置信息进行对比,来实现定位。试验结果表明,该方法可以有效地实现列车定位。     

基于人眼PERCLOS特征的列车驾驶员疲劳检测系统

针对列车驾驶员疲劳驾驶问题,提出一种基于人眼PERCLOS特征的列车驾驶员疲劳检测系统,即首先采用基于Haar特征的AdaBoost算法进行人脸检测,而后进行人脸定位和跟踪,最后计算人眼的PERCLOS参数,实现驾驶员的疲劳检测。通过室内模拟驾驶实验,该系统具有检测率高、鲁棒性强等特性。     

基于计算机视觉技术的接触网定位器坡度动态测量算法

为实现对接触网定位器坡度的动态测量,提出基于计算机视觉技术的定位器坡度的动态检测算法。采用中值滤波算法和维纳滤波算法对拍摄到的图像序列进行图像预处理;对序列图像中的接触网定位器进行提取识别以及角点检测;选用NCC角点匹配算法对检测序列图像中检测到的角点进行匹配;在匹配角点的基础上,利用基于仿射不变性的直线匹配算法,对各幅图像中的直线进行匹配,从而可以自动获取图像序列中各图像直线的夹角,实现定位器坡度的自动动态测量并且减小了测量结果的不确定性。     

朔黄铁路隧道衬砌表观病害检测技术

为实现朔黄铁路隧道衬砌表观病害远距离非接触快速检测,提出一种基于多源数据深度融合的隧道病害检测方法。首先利用高清线阵相机、激光扫描传感器等检测设备获取隧道衬砌表观高清图像和激光点云数据,然后利用特征提取网络提取图像和点云特征图,并采用空间变换方法将图像特征图投影到点云特征俯视图上得到融合特征图,最后利用候选区域网络和金字塔场景分析网络对融合特征图进行检测识别,输出病害的类型与位置信息。在朔黄铁路重点隧道开展的现场试验表明,该方法能检测隧道裂缝、掉块、渗水等表观病害状态,有效提升重载铁路隧道运维的智能化程度及综合检测水平。     

基于特征匹配的接触网定位支座检测

针对高速铁路接触网的定位支座识别问题,提出利用图像处理技术中的特征匹配的方法对接触网综合检测车采集的接触网图像进行定位支座的检测,采用3种常见的特征描述子分别对定位支座进行旋转不变和尺度不变的特征点检测,对SURF和ORB特征描述点用欧式距离进行匹配,采用汉明距离对FREAK描述子进行匹配。试验表明SURF的匹配效果最好,性能最佳,该方法能够进行实际运用。     

面向驾驶人疲劳检测的人脸视频分析算法研究

疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因.基于面部视频分析技术,对驾驶人的眼睛动作和状态进行特征分析,可以有效估计驾驶人的疲劳状态,但驾驶过程中驾驶人面部姿态和光照条件的变化使眼睛的准确定位变得困难.本文以主动形状模型(ASM,Active Shape Model)为基础对面部区域进行配准,结合Lucas-Kanade光流算法进行全局跟踪,并采用基于自商图的Meanshift算法进行局部校准.实验结果表明,Meanshift算法能够有效消除光流全局跟踪中的累积误差,有效提高人眼定位的精度.     

基于HALCON的钢轨表面缺陷检测技术研究

针对当前检测钢轨表面缺陷存在的效率低、易漏检误检问题,提出一种基于HALCON图像处理软件开发的钢轨表面缺陷检测方法,实现测量过程中对缺陷图像的识别和处理。通过钢轨模拟检测平台采集钢轨表面图像,利用HALCON软件对获取的原始图像进行预处理、边缘检测、目标特征提取,计算相关几何特征信息并定位钢轨表面缺陷。实验表明,该方法具有较高的测量精度和测量效率,能够满足实际应用,为钢轨表面缺陷在线检测提供了新的途径。     

基于模糊熵和Hough变换的受电弓滑板裂纹检测方法

针对受电弓滑板裂纹故障将严重危及行车安全的问题,提出一种基于模糊熵和Hough变换的滑板裂纹检测方法。首先依据像素邻域内的灰度分布,提出一种基于区间二型模糊熵的边缘检测方法,可以获得主体特征增强的滑板边缘图像;然后,采用连通域方法去除孤立噪声点,获得主要包含边界线、接缝、螺钉和裂纹四类图形元素的滑板边缘图像;在此基础上,采用Hough变换分析各类图形元素在参数空间的特征分布,从而提出一种基于极角约束Hough变换的裂纹提取方法,通过有效地排除非裂纹图形元素的特征点,最终实现滑板裂纹的自动检测。仿真实验表明,本文的边缘检测方法能够获得线性特征增强的滑板边缘图像,为后续的Hough变换提供有利基础;本文的裂纹提取方法能够准确实现滑板裂纹的识别和定位。     

基于背景建模的钢轨表面缺陷像素级检测方法

钢轨表面缺陷具有独特性和稀疏性,利用机器视觉技术自动地检测钢轨表面缺陷仍存在很大挑战.提出一种基于背景建模的钢轨表面缺陷像素级检测方法,利用钢轨图像固有特性构建图像背景分布模型,找到背景分布簇中心,以定位到可疑像素点;提出一种钢轨表面缺陷像素级识别方法,根据可疑像素点的上下文特征和空间位置先验概率识别该像素点是否属于真...     

一种基于车载相机的车轮位移检测新方法

提出了一种车载式双相机的车轨位移检测方法。该方法将相机安装在车轮内外两侧,通过相机从图像中获取车轮内外信息,结合计算机视觉技术从图像中获取车轮中心轴线两端点,进一步确定车轮中心轴线的空间位置以得到轮轨位移量。实验结果表明,该方法实现了列车车轮位移的非接触检测,且精度高、实现简单,该方法的提出为后续进一步开展列车运行安全状态监测与评价研究奠定了基础。     

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%。     

实名制自助验证验票系统通过路局技术评审

正郑州铁路局科学技术研究所研制的实名制自助验证验票系统于2017年8月通过了郑州铁路局技术评审,该系统采用"基于人脸特征点的识别算法",通过摄像头采集旅客实时面部特征,并将面部特征转换为特征值,结合系统验票方式,读取身份证图像信息,并将图像信息转换为特征值,与采集的面部特征值进行比对,实现旅客进站人、票、证的一致,并对敏感人员     

基于数字图像分析的铁路货车闸瓦插销窜出故障自动识别方法

本文基于数字图像分析技术,提出一种TFDS铁路货车闸瓦插销窜出故障的自动识别方法。算法对原始输入图像进行必要的区域定位、直方图均衡化、去噪等预处理;针对处理后的闸瓦插销的图像,设计适合其形状、纹理和位置3个方面特征的梯度方向直方图来描述闸瓦插销的特征向量;提取特征向量输入到已经训练好的线性可分支持向量机分类器模型中进行故障判断和自动识别。实验数据证明了该识别算法的稳定性、可靠性和实用性。     

机车驾驶路面状况监控系统障碍检测算法的研究

提出基于铁路智能视频监控图像序列分析的铁轨路障检测算法,即通过图像预处理突出铁轨信息,确定铁轨边缘像素;沿铁轨边缘建立检测窗,计算分析铁轨检测窗内的纹理特征;结合纹理特征及灰度特征进行铁轨障碍物的检测.在检测出路障目标的基础上对机车驾驶员提供实时的警报.实验结果表明,该算法检测速度快、可靠性高,可运用于实际路面状况检测系统.     

高速铁路Ⅲ型轨道板尺寸快速检测技术研究

提出一种基于激光跟踪和手持激光扫描组合技术的轨道板外观尺寸快速检测方法。手持类激光扫描仪可以快速、高精度地获取轨道板表面激光点云数据,绝对激光跟踪仪可为手持扫描仪提供高频、高精度位置和姿态信息,这些信息将用于手持扫描仪实时定位定姿。利用扫描获取的轨道板激光点云数据,通过点云分类与采样一致性算法,可实现轨道模型参数的自动提取,将自动提取的模型参数与设计模型进行比较,可实现轨道板外观尺寸的检测。