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。