基于形态学梯度分割的低对比度路面裂缝自动识别方法研究

针对目前路面裂缝的检测效率低、裂缝识别的主观性强、在低对比度下不易辨识等问题，提出了基于形态学梯度分割的低对比度路面裂缝自动识别方法，通过分析路面裂缝形成的原因研究了摄像头拍摄情况下的路面图像预处理方法及达到的效果，研究了形态学梯度检测中的Sobel算子方法在路面裂缝中的应用，通过实际采集的低对比度路面单裂缝与复杂背景下路面多裂缝图像进行算法测试，试验结果验证了提出方法的有效性。     

基于单双目切换的自主式水下机器人视觉定位方法

为了解决以双目视觉为主导的自主式水下机器人（AUV）对接回收过程中出现的单一摄像机遭受遮挡或因水下环境特殊而发生故障的问题，提出一种基于单双目切换的AUV视觉定位方法。该方法通过自适应阈值法区分图像中的光源与背景，通过中心加权质心检测法提取光源中心，并以光源中心点数量为判定条件选取单目或双目视觉定位，添加水体折射参数提高定位精度。试验结果显示，采用该方法的定位耗时相比以往减少约70%，定位结果输出稳定，对接精度在允许范围内。该方法在AUV回收对接过程中通过牺牲部分定位精度来提高对接的实时性和鲁棒性，保障AUV成功对接回收。     

交通图像大气加雾模型设计与评价

针对数字孪生过程中，交通雾霾图像的采集受天气限制，数据库获取困难导致样本不足等问题，提出了一种新的大气加雾模型，并用于扩展不同浓度的交通雾霾图像数据库。首先，结合暗特征原理，求解大气光值，并提出了一种基于区域方差的大气光补偿方法来获取大气光估计；其次，利用颜色衰减先验估计场景深度，求解初始透射率；然后构建了图像大气加雾模型，将计算的大气光估计与大气加雾透射率代入模型，并利用雾霾系数调整加雾浓度；最后设计了多组交通视频加雾实验并进行评价。实验结果表明，提出的算法能随着预置雾霾系数增大，使得图像主观上明显趋于模糊，客观指标随之逐步发生变化，图像降质规律与真实的含雾场景基本一致，可用于扩充雾霾数据集，具有很好的有效性和实用性。利用不同去雾算法评价对比加雾图像可知，复原图像效果与针对实际图像的去雾效果基本无异，进一步反向验证了加雾模型的有效性。     

基于结构光3D测距技术的铁路旅客进出站尾随检测系统设计

铁路客运站进/出站场景人流量大、环境复杂，使得现有尾随检测方法误报率较高。为此，设计了铁路旅客进出站尾随检测系统，利用结构光3D测距技术、身份识别技术和行人检测技术，准确获取旅客间的相对距离。与现有尾随检测系统相比，所设计的系统可有效地检测旅客进出站场景下的尾随行为，显著提高了尾随情况的检出率。降低了旅客携带大件行李时的尾随误报率。     

基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法

针对现有基于灰度阈值的钢轨擦伤检测算法受光照等外部环境的影响较大的问题，本文提出了一种基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法。首先通过分析采集图像在垂直方向的灰度均值曲线，提取出钢轨顶面区域；然后运用边缘检测的方法得到擦伤区域边缘的候选像素点；最后运用形态学处理删除不属于擦伤区域的虚假边缘，确定钢轨擦伤区域的位置。用测试数据集对本文算法进行检测性能评测，并与基于灰度阈值的算法进行对比。结果表明：本文算法对圆斑状钢轨擦伤样本的检测准确率为96.4%，而基于灰度阈值的算法的检测准确率为86.8%，本文算法的检测准确率大幅提升，能够对钢轨擦伤进行有效检测。     

基于样本自动标注的隧道裂缝病害智能识别

隧道表面裂缝的检测已经成为地铁运营人员的重要巡检任务之一.为实现隧道裂缝病害的自动监测，提出一种结合病害特征提取和深度学习的隧道裂缝样本自动标注与识别算法；针对隧道裂缝形态特征建立裂缝图像的特征样本库，改进了AlexNet深度卷积网络结构；设计研制了轨道移动式隧道图像采集系统以及巡检车，采集并构建了包含4 500张裂缝图像样本和1 500张测试图像的数据集，用以验证算法的可行性和有效性.研究结果表明：采集的图像清晰度符合要求，所设计算法可完成裂缝目标自动标注；裂缝图像测试集的识别率达到97.8%，证明了算法研究和采集系统的有效性.     

基于级联网络的钢轨顶面缺陷检测方法研究

长期的高速行驶会引起车辆振动，使钢轨顶面形成孔洞、擦伤和疤痕等各种缺陷，这些缺陷不仅会影响钢轨顶面的外观，还会对钢轨的性能和安全性产生长期不利影响。针对钢轨顶面缺陷类型多变、背景杂乱、对比度低、噪声干扰等因素影响，提出一种基于级联网络的钢轨顶面缺陷检测方法。利用图像垂直微分投影法分割出钢轨顶面区域，在此基础上使用级联网络对钢轨顶面上的疤痕缺陷进行检测。其中，为更好地优化缺陷特征细节，在特征提取阶段引入轻量级的卷积注意力机制模块；采用信道加权模块与残差解码器模块相结合的方式进行缺陷特征恢复；为得到边缘清晰的缺陷对象，在特征恢复之后设计了一个边界精细化网络结构。实验结果表明，该方法的平均绝对误差仅为0.001 2,AUC值达到0.993 5,单张图片平均检测速度仅为0.041 s,对于Ⅰ型和Ⅱ型钢轨顶面疤痕缺陷的检测精度分别达到98.6%和96.4%。利用该深度学习网络模型能较好地检测出钢轨顶面的疤痕缺陷，具有较高的工程实用价值。     

大型养路机械轨道纵向水平光电测量技术研究

捣固车利用弦测法测量轨道纵向水平时，由于采用钢丝绳弦线而具有一定的局限性，针对这一问题，提出了一种用激光弦替代钢丝绳弦线的光电测量系统。该系统采用单弦法检测轨道纵向水平，在后司机室位置放置激光发射器，在前司机室门口及后司机室前方4 500 mm位置放置光电探测器。该系统包括数据采集、数据处理、图像分析与处理、多传感器数据融合四部分，通过对采集到的数据进行处理，准确定位激光图像光条中心的位置，并对接收到的传感器测量值进行滤波处理，使数据变得平滑，噪声得以有效去除。现场试验结果表明，该光电测量系统与捣固车原有测量系统测量数据的时间响应基本一致，且测量差值最大不超过0.5 mm，能够满足实际测量的需求。     

基于AIS与机器视觉检测的船桥智能避碰系统

为提高目标识别率，基于自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）与机器视觉检测的船桥智能避碰系统，提出针对大背景中微小船舶目标的检测方法，主要包括图像预处理、图像处理和目标识别。试验结果表明：单纯视觉检测目标识别率可达到98.52%,AIS与机器视觉检测设备共同工作情况下识别率可达到100%。研究成果可为船桥智能避碰系统的设计提供一定参考。