基于立体视觉的异物侵界检测方法研究

发布时间：2017-10-19 00:37

  本文关键词：基于立体视觉的异物侵界检测方法研究

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【摘要】：随着我国高速铁路的飞速发展,铁路网规模与日俱增,铁路线路的安全运营益发重要。然而,目前铁路线路异物检测技术滞后于应用需求,因异物侵限导致的铁路事故时有发生,带来惨痛的人员伤亡和经济损失。本文提出了基于立体视觉的异物侵界检测方法,克服了目前铁路异物检测技术存在的技术难题,有效提高了异物检测的准确性,对于保证列车行车安全具有重要的实际意义。 本文首先进行了铁路异物侵限检测系统总体方案设计,然后介绍了立体视觉的原理及技术,在此基础上进行了系统软硬件设计,最后通过一系列实验测试了系统的性能和准确性。 论文重点研究内容包括相机标定、图像校正、图像匹配以及三维重建等技术。通过MATLAB相机标定工具箱完成了相机的标定,根据相机标定结果使用OpenCV中的图像校正函数完成了图像的去畸变校正和平行校正,根据SAD块匹配算法实现了图像的立体匹配,采用汇聚式立体视觉模型完成了匹配点的三维重建,有效解决了传统的基于平行式立体视觉模型的三维重建结果不准的问题。针对目前基于立体视觉的三维重建普遍存在的计算速度慢的问题,提出采用CUDA并行计算构架优化程序设计的方法,有效提高了系统的实时性。 在实验室和地铁现场环境下对系统进行测试,实现了尺寸超过30cm×30cm×30cm异物的检测与报警,实验结果显示,本系统能够实时准确地检测到入侵的异物。采用立体视觉的方法对铁路线路进行三维重建,根据三维重建结果进行异物侵界检测,有效克服了传统基于图像差分的异物检测方法存在的静止异物的漏检、阴影的误检和无法定位异物等问题。
【关键词】：立体视觉 三维重建 并行计算 异物检测 铁路安全
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U29-39;U298
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 绪论10-18
• 1.1 选题的背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-17
• 1.2.1 国外研究现状11-14
• 1.2.2 国内研究现状14-17
• 1.3 本文研究的主要内容17-18
• 2 系统总体方案设计18-23
• 2.1 系统结构功能18-21
• 2.1.1 图像采集部分19-20
• 2.1.2 数据处理部分20-21
• 2.1.3 远程监控中心21
• 2.2 总体算法设计21-23
• 3 基于立体视觉的场景三维重建23-44
• 3.1 立体视觉原理23-24
• 3.2 摄像机模型24-30
• 3.2.1 图像坐标系25
• 3.2.2 摄像机坐标系25-28
• 3.2.3 世界坐标系28
• 3.2.4 透镜畸变28-30
• 3.3 相机标定30-34
• 3.3.1 相机标定方法30-31
• 3.3.2 相机标定实验及结果31-34
• 3.4 图像校正34-36
• 3.4.1 非畸变校正34
• 3.4.2 平行校正34-35
• 3.4.3 图像校正实验及结果35-36
• 3.5 图像匹配36-38
• 3.5.1 图像匹配方法36-37
• 3.5.2 SAD匹配算法37-38
• 3.5.3 图像匹配试验及结果38
• 3.6 三维重建38-44
• 3.6.1 基于平行式立体视觉模型的三维重建39-40
• 3.6.2 基于汇聚式立体视觉模型的三维重建算法40-44
• 4 系统硬件和软件实现44-64
• 4.1 系统硬件设计44-51
• 4.1.1 图像采集设备44-46
• 4.1.2 外部触发电路设计46-49
• 4.1.3 并行处理设备49-51
• 4.2 系统软件设计51-64
• 4.2.1 图像采集51
• 4.2.2 三维重建51-55
• 4.2.3 三维显示55-57
• 4.2.4 异物检测57-60
• 4.2.5 录像存储与传输60
• 4.2.6 程序优化60-64
• 5 实验结果及分析64-70
• 5.1 实验方案64-66
• 5.2 实验结果及分析66-68
• 5.3 系统精度分析68-70
• 6 总结与展望70-72
• 6.1 工作总结70
• 6.2 未来展望70-72
• 参考文献72-76
• 作者简历76-80
• 学位论文数据集80

【参考文献】

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本文编号：1058053