铁路轨道异物入侵的智能识别研究

发布时间：2017-04-20 04:07

  本文关键词：铁路轨道异物入侵的智能识别研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国铁路的快速发展,列车的时速不断提高,铁路运营安全益发重要。近年来,我国铁路线路里程逐渐增加,因异物入侵导致的伤亡事故也越来越多,给人们的生命和财产安全带来严重威胁。本文在深入学习国内外铁路轨道异物入侵检测和人工智能识别相关文献的基础上,重点研究了基于数字图像处理技术的铁路轨道异物入侵的智能识别方法,实现实际环境中有异物入侵时系统准确地识别与及时报警,为铁路安全运营提供了技术支持。论文主要研究内容如下:首先,深入分析了铁路运营安全保障系统面临和存在的问题,以及智能识别铁路轨道异物入侵对列车安全运行的作用和意义,并在研究现有的铁路安全保障系统的前提下,设计了铁路轨道异物入侵智能识别的总体方案。其次,研究了铁路轨道异物入侵危险区域异物检测窗口的建立方法,根据直线型铁路轨道和曲线型铁路轨道形状特点的不同,分别设计了不同的方法对它们建立危险区域异物检测窗口。在遵循论文确定的危险区域异物检测窗口建立依据的原则下,对于直线型铁路轨道,主要通过改进Canny算子和Hough变换相结合的方法进行轨道边缘提取,确定轨道位置,以轨道位置为依据,建立直线型铁路轨道危险区域异物检测窗口;对于曲线型铁路轨道,主要通过在实际场景中标记异物检测区域的方法划分异物检测危险区域,采用将图像先分块处理再合并的方法建立曲线型铁路轨道危险区域异物检测窗口。然后,研究了铁路轨道异物入侵检测方法,阐述了传统背景建模方法的基本原理,提出了一种双背景建模方法,对比分析了背景差分法、帧间差分法及光流法目标检测方法,设计了基于背景差分法和帧间差分法的目标检测方法检测轨道异物目标,并对检测结果进行伪目标处理。经仿真验证表明,该方法能够取得良好的轨道异物检测精度。最后,研究了铁路轨道异物入侵的智能识别方法,包括两个方面:一方面是异物识别方法,主要通过图像相关系数和异物目标与图像的面积比实现异物的智能识别;另一方面是列车识别方法,即列车与异物的区分方法,主要根据列车在行驶过程中列车在序列图像前景中增大或减小的面积完成列车的智能识别。仿真结果表明该方法具有较好的异物智能识别和列车智能识别效果。在理论分析和仿真研究的基础上,论文结论部分对该铁路轨道异物入侵的智能识别方法进行了总结,阐述了论文取得的主要研究成果,提出了一些需要进一步完善和研究的工作。
【关键词】：智能识别 轨道边缘提取 双背景建模 异物检测 异物识别
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U298;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 论文的选题背景与研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.2.1 国外研究现状10
• 1.2.2 国内研究现状10-11
• 1.3 研究内容和安排11-14
• 2 铁路轨道危险区域异物检测窗口的建立14-34
• 2.1 图像的预处理14-15
• 2.2 铁路轨道边缘提取15-28
• 2.2.1 图像的边缘检测15-19
• 2.2.2 改进Canny算子的边缘检测方法19-26
• 2.2.3 铁路轨道边缘提取26-28
• 2.3 危险区域异物检测窗口建立的依据28-31
• 2.4 直线型铁路轨道危险区域异物检测窗口的建立31
• 2.5 曲线型铁路轨道危险区域异物检测窗口的建立31-33
• 2.6 小结33-34
• 3 铁路轨道异物入侵检测34-45
• 3.1 背景建模与更新方法研究34-37
• 3.1.1 图像的背景建模34-36
• 3.1.2 基于多帧平均法和连续帧差法的双背景建模方法36
• 3.1.3 背景更新方法36-37
• 3.2 铁路轨道异物目标检测37-41
• 3.2.1 常用目标检测方法37-39
• 3.2.2 基于背景差分法和帧间差分法的目标检测方法39-40
• 3.2.3 伪目标处理40-41
• 3.3 仿真研究41-44
• 3.4 小结44-45
• 4 铁路轨道异物入侵的智能识别45-52
• 4.1 异物目标的识别45-47
• 4.1.1 异物目标的初步识别研究45-46
• 4.1.2 异物目标的精确识别研究46
• 4.1.3 异物目标识别的实现46-47
• 4.2 列车的识别47-50
• 4.2.1 列车识别方法研究48
• 4.2.2 列车识别的实现48
• 4.2.3 仿真研究48-50
• 4.3 铁路轨道异物入侵智能识别的性能评价50-51
• 4.4 小结51-52
• 结论52-53
• 致谢53-54
• 参考文献54-57
• 攻读学位期间的研究成果57

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 端嘉盈;史天运;;基于WSN的铁路防灾安全监控系统研究[J];交通运输系统工程与信息;2016年01期

2 李露;詹强;;铁路视频监控中运动目标检测算法研究[J];电子科技;2015年05期

3 顾忠建;单洪政;;基于IMS架构的铁路灾害监测系统研究[J];铁道标准设计;2014年06期

4 郑佳;李江勇;;基于背景差分和信息熵的运动目标检测算法[J];激光与红外;2014年05期

5 王前选;梁习锋;刘应龙;鲁寨军;彭灿;;缓变异物入侵铁路线路视觉检测方法[J];中国铁道科学;2014年03期

6 彭宏;韩露莎;王辉;傅钟;;基于小波变换与多帧平均法融合的背景提取[J];浙江工业大学学报;2013年02期

7 李哲涛;李仁发;谢井雄;;基于全向小波的图像边缘检测算法[J];电子学报;2012年12期

8 王小俊;刘旭敏;关永;;基于改进Canny算子的图像边缘检测算法[J];计算机工程;2012年14期

9 李海;;山区铁路路基边坡危岩落石监测报警系统[J];通信与信息技术;2012年03期

10 王振亚;曾黄麟;;一种基于帧间差分和光流技术结合的运动车辆检测和跟踪新算法[J];计算机应用与软件;2012年05期

  本文关键词：铁路轨道异物入侵的智能识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：317845