轨道交通安全视频检测关键技术研究及系统实现

发布时间：2020-05-12 02:36

【摘要】：随着中国经济的快速发展,轨道交通已经成为越来越多的城市解决城市交通拥挤的重要手段,随之而来的轨道交通安全问题也更为突出,将视频处理技术运用到轨道交通安全问题上是重要实践,其涉及机器学习、模式识别、分布式技术等前沿领域。本文主要给出了针对轨道交通中影响列车安全的危险现象、危险行为的视频检测方法,如电闪光拉弧的检测方法,列车脱离正常行驶轨道的判定方法,以及轨道交通中对多场景同时、实时地进行监控的系统框架。本文给出了一种基于时间平均的取背景方法,并且给出了基于重新选取背景和加权背景更新的背景更新方法,能够根据视频画面的改变自适应调整背景;基于形态学的腐蚀和膨胀算法给出了改进的腐蚀和膨胀算法,得到更好的前景目标优化效果;基于HSV颜色空间给出了适用于消除强烈阳光照射下列车阴影的去阴影方法,避免了阴影对列车目标识别的不良影响;将离散度的概念运用到图像处理中,降低了危险现象判别的误警率。本文给出了电闪光拉弧危险现象的视频检测方法。基于电闪光拉弧灰度图像的规律以及持续时间,给出了目标跟踪式的拉弧检测方法将普通目标与拉弧目标区分开来;基于电闪光拉弧在离散像素点上的抖动规律,给出了在像素点维度的电闪光拉弧检测方法,能够在更复杂的场景下检测出电闪光拉弧现象;基于图像背景与电闪光拉弧饱和规律,给出了自适应背景选取方法。对列车脱离正常行驶轨道危险行为的视频检测方法进行了研究。基于计算机视觉中的目标识别方法,给出了列车脱离正常轨道的判定方法;根据图像灰度特征,给出了白天与黑夜的双阈值判定方法,在不同的场景下进行差异检测。本文设计并实现了轨道交通安全视频检测系统基本框架。基于软件平台MFC框架,采用多线程、进程编程模型和事件触发模型,实现了多路高清视频数据的实时获取、视频流解码、危险事件的检测、报警证据的抓拍、报警消息的实时发送以及客户端人性化展示,该系统应用在轨道交通系统中,能够准确高效地对轨道列车进行监控,发现列车运行期间的主要危险现象并及时发送报警消息,且以视频和图片的形式记录事发当时的场景情况以便工作人员查看,大大提高了轨道交通的安全性。
【图文】：

地对信息进行处理。图像就其本质可以分为两种，模拟图像和数字图像，其中数字图像是上连续的模拟图像经过采样量化处理之后可以被计算机识别和处理的点阵图像，在图像与领域都是对数字图像进行处理、计算等。字图像作为图像技术的处理对象，按照其表现形式可以分为二值图像、灰度图像、索引图B 彩色图像等[9]。二值图像是指图像的二维矩阵仅有 1 和 0 两个值，1 代表白色，0 代表黑色交通系统中可使用二值图像来表示分离出的车辆目标。灰度图像与二值图像类似，但灰度维矩阵取值范围更加广泛，通常为[0,255]，255 代表纯白色，0 代表纯黑色，0 与 255 之间大小代表不同的灰度等级。由于灰度图像的取值一般情况下可用 8 位无符号整数表示，因类型为 int8 或 BYTE，在进行灰度图像的编程处理时，可使用一个变量代表一个灰度值。在组成结构上比较复杂，不仅包含一个存储色彩信息的二维矩阵，还包含一个作为颜色索二维数组，二维矩阵中的色彩数据通过颜色索引查询所表示的颜色。RGB 彩色图像是使用、绿（G）、蓝（B）三原色的组合来表示每个像素点的颜色，并且每个像素点的三原色颜色放在矩阵中，而不是像索引图像需要颜色索引表去查询颜色值。RGB 彩色图像的三个分量灰度图像的灰度等级划分，通常也为[0,255]，255 代表颜色最鲜明，0 代表无此颜色分量， 8 位无符号整形 int8 或 BYTE 表示。

10d） （；（b）固定阈值为 10 时二值化图像；（c）固定阈值为）固定阈值为 40 时二值化图像；（e）动态阈值二值化，，当固定阈值比较小时容易引入白点干扰，固定阈值调整阈值，动态阈值二值化更能够使用场景变化。像处理的危险现象检测进行研究，研究的对象包括图感兴趣的目标物体与其他对象分离，采用的主要手段图像中，所有灰度值大于或等于灰度阈值的像素点被度值小于灰度阈值的像素点被排除在感兴趣目标以外感兴趣目标像素点进行处理。灰度图像经过动态二值的计算基础。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41;U298

【参考文献】

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1 彭e焰

本文编号：2659493