基于无人机的轨道交通线路环境实时感知技术研究
发布时间：2022-02-22 23:15
我国轨道交通里程特别是西部复杂地貌环境下线路里程不断增加,轨道交通运营安全的可靠保障愈发困难。异物入侵严重影响列车运行安全,视频检测是目前轨道线路环境检测的主要方法。由于视频固有的局限性致使其无法沿途普及使用,只能定点布设,重点区域防控。为了缓解轨道交通行业日益增加的运营安全压力,使轨道交通安全保障技术满足轨道交通行业的需求,科技部规划的“十三五”国家重点研发计划课题“空天车地信息一体化轨道交通运营与安全综合保障技术”和“轨道交通系统安全保障技术”中都把基于移动平台的轨道交通运行环境实时识别技术研究作为核心研究内容。近年来基于无人机的目标识别在工农业生产和国防建设中取得了很大的进展。但由于轨道周界环境极其复杂,到目前为止,基于无人机的轨道交通线路环境检测仍处于人工查看阶段,没有实现自动识别。本文重点开展基于无人机的轨道线路环境实时感知系统关键技术研究。具体内容如下:针对无人机采集视频的抖动问题,提出了基于改进Harris角点和KLT特征点跟踪的视频快速稳像算法,获得稳定清晰的轨道线路环境感知视频源。针对轨道的感兴趣区域（ROI）提取问题,提出了改进Canny检测算子的边缘提取方法,大大...
【文章来源】：北京交通大学北京市211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外现状和趋势
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 存在的问题和发展趋势
1.3 本文的主要研究内容和创新点
1.4 本文组织结构
2 基于无人机的轨道运行环境实时感知系统研究
2.1 轨道线路环境目标检测对象分析
2.2 实时感知系统硬件架构设计
2.3 入侵物识别算法总体设计
2.4 本章小结
3 轨道线路环境感知视频稳像算法研究
3.1 视频稳像算法原理
3.2 基于改进HARRIS角点的视频稳像算法
3.2.1 改进Harris角点提取
3.2.2 KLT特征点跟踪和运动向量估计
3.3 实验结果及分析
3.4 本章小结
4 轨道线路环境感知图像感兴趣区域提取
4.1 轨道感兴趣区域提取总体流程
4.2 单帧图像中钢轨识别
4.2.1 轨道感知图像预处理
4.2.2 改进自适应阈值Canny钢轨边缘检测
4.2.3 基于概率霍夫变换的直线检测
4.2.4 实验结果及分析
4.3 连续轨道图像钢轨跟踪
4.3.1 卡尔曼滤波器基本原理
4.3.2 基于卡尔曼滤波的钢轨跟踪
4.3.3 实验结果及分析
4.4 轨道图像感兴趣区域提取
4.5 本章小结
5 基于融合地理位置视觉特征库的轨道入侵物检测方法研究
5.1 图像特征描述子提取与匹配概述
5.2 低维多项式(ALP)特征提取
5.2.1 构建尺度空间并计算极值点
5.2.2 局部特征选择并形成特征描述
5.2.3 特征描述子编码和特征位置编码
5.3 ALP特征与经典特征描述子对比
5.4 融合地理位置信息的轨道特征库构建和入侵检测方法
5.4.1 轨道特征库构建阶段
5.4.2 入侵检测阶段
5.5 实验结果及分析
5.5.1 正常无入侵物情况
5.5.2 单人入侵情况
5.5.3 50cm×50cm包裹入侵情况
5.6 本章小结
6 基于显著性检测的轨道入侵物识别方法研究
6.1 视觉显著性检测方法概述
6.2 前视图转换为鸟瞰图
6.3 融合梯度和LAB颜色空间的轨道图像显著性检测
6.3.1 基于梯度的显著图计算
6.3.2 基于Lab颜色空间的显著图计算
6.3.3 显著图融合与入侵物识别
6.4 实验结果与分析
6.5 本章小结
7 总结与展望
7.1 工作总结
7.2 研究展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于目标识别与跟踪的嵌入式铁路异物侵限检测算法研究[J]. 史红梅,柴华,王尧,余祖俊. 铁道学报. 2015(07)
[2]缓变异物入侵铁路线路视觉检测方法[J]. 王前选,梁习锋,刘应龙,鲁寨军,彭灿. 中国铁道科学. 2014(03)
[3]铁路入侵运动目标实时检测技术[J]. 李家才,陈治亚,王梦格. 铁道科学与工程学报. 2013(06)
[4]基于不同颜色空间的运动目标检测算法分析[J]. 丁莹,钱锋,范静涛,姜会林. 长春理工大学学报(自然科学版). 2012(04)
[5]基于车载前视摄像机的轨道异物检测[J]. 同磊,朱力强,余祖俊,郭保青. 交通运输系统工程与信息. 2012(04)
[6]一种基于KLT-RANSAC全局运动估计的电子稳像算法研究[J]. 王智慧,王敬东,李鹏,张春. 光电子技术. 2012(01)
[7]基于移动双目视觉的铁路建筑物限界快速自动检测方法[J]. 胡庆武,陈智勇,吴莎. 铁道学报. 2012(01)
[8]日本铁路防灾系统对我国铁路的启示[J]. 刘俊. 铁道运输与经济. 2011(06)
[9]Lab空间色彩分割在快速车牌定位中的应用[J]. 陈昌涛,仇国庆,杨平,胡乃清,程明. 计算机应用研究. 2010(08)
[10]《铁路综合视频监控系统技术规范(试行)》解析[J]. 许辉. 铁路技术创新. 2010(02)
博士论文
[1]基于多阈值计算的图像特征提取与识别[D]. 云楠.天津大学 2013
硕士论文
[1]基于单目视觉的列车前方障碍物检测识别算法研究[D]. 郭碧.兰州交通大学 2017
[2]基于视觉显著性和非监督学习的目标检测[D]. 王昊.吉林大学 2017
[3]基于机器视觉的嵌入式铁路异物侵限检测系统研究[D]. 柴华.北京交通大学 2015
[4]基于SOA的高速铁路综合调度系统信息交互的研究[D]. 孟新光.西南交通大学 2011
[5]基于智能视频技术的铁路入侵检测[D]. 习可.中南大学 2010
[6]基于视频的青藏铁路灾害自动预警系统的设计和实现[D]. 张衡.北京大学 2008
本文编号：3640379
【文章来源】：北京交通大学北京市211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外现状和趋势
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 存在的问题和发展趋势
1.3 本文的主要研究内容和创新点
1.4 本文组织结构
2 基于无人机的轨道运行环境实时感知系统研究
2.1 轨道线路环境目标检测对象分析
2.2 实时感知系统硬件架构设计
2.3 入侵物识别算法总体设计
2.4 本章小结
3 轨道线路环境感知视频稳像算法研究
3.1 视频稳像算法原理
3.2 基于改进HARRIS角点的视频稳像算法
3.2.1 改进Harris角点提取
3.2.2 KLT特征点跟踪和运动向量估计
3.3 实验结果及分析
3.4 本章小结
4 轨道线路环境感知图像感兴趣区域提取
4.1 轨道感兴趣区域提取总体流程
4.2 单帧图像中钢轨识别
4.2.1 轨道感知图像预处理
4.2.2 改进自适应阈值Canny钢轨边缘检测
4.2.3 基于概率霍夫变换的直线检测
4.2.4 实验结果及分析
4.3 连续轨道图像钢轨跟踪
4.3.1 卡尔曼滤波器基本原理
4.3.2 基于卡尔曼滤波的钢轨跟踪
4.3.3 实验结果及分析
4.4 轨道图像感兴趣区域提取
4.5 本章小结
5 基于融合地理位置视觉特征库的轨道入侵物检测方法研究
5.1 图像特征描述子提取与匹配概述
5.2 低维多项式(ALP)特征提取
5.2.1 构建尺度空间并计算极值点
5.2.2 局部特征选择并形成特征描述
5.2.3 特征描述子编码和特征位置编码
5.3 ALP特征与经典特征描述子对比
5.4 融合地理位置信息的轨道特征库构建和入侵检测方法
5.4.1 轨道特征库构建阶段
5.4.2 入侵检测阶段
5.5 实验结果及分析
5.5.1 正常无入侵物情况
5.5.2 单人入侵情况
5.5.3 50cm×50cm包裹入侵情况
5.6 本章小结
6 基于显著性检测的轨道入侵物识别方法研究
6.1 视觉显著性检测方法概述
6.2 前视图转换为鸟瞰图
6.3 融合梯度和LAB颜色空间的轨道图像显著性检测
6.3.1 基于梯度的显著图计算
6.3.2 基于Lab颜色空间的显著图计算
6.3.3 显著图融合与入侵物识别
6.4 实验结果与分析
6.5 本章小结
7 总结与展望
7.1 工作总结
7.2 研究展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于目标识别与跟踪的嵌入式铁路异物侵限检测算法研究[J]. 史红梅,柴华,王尧,余祖俊. 铁道学报. 2015(07)
[2]缓变异物入侵铁路线路视觉检测方法[J]. 王前选,梁习锋,刘应龙,鲁寨军,彭灿. 中国铁道科学. 2014(03)
[3]铁路入侵运动目标实时检测技术[J]. 李家才,陈治亚,王梦格. 铁道科学与工程学报. 2013(06)
[4]基于不同颜色空间的运动目标检测算法分析[J]. 丁莹,钱锋,范静涛,姜会林. 长春理工大学学报(自然科学版). 2012(04)
[5]基于车载前视摄像机的轨道异物检测[J]. 同磊,朱力强,余祖俊,郭保青. 交通运输系统工程与信息. 2012(04)
[6]一种基于KLT-RANSAC全局运动估计的电子稳像算法研究[J]. 王智慧,王敬东,李鹏,张春. 光电子技术. 2012(01)
[7]基于移动双目视觉的铁路建筑物限界快速自动检测方法[J]. 胡庆武,陈智勇,吴莎. 铁道学报. 2012(01)
[8]日本铁路防灾系统对我国铁路的启示[J]. 刘俊. 铁道运输与经济. 2011(06)
[9]Lab空间色彩分割在快速车牌定位中的应用[J]. 陈昌涛,仇国庆,杨平,胡乃清,程明. 计算机应用研究. 2010(08)
[10]《铁路综合视频监控系统技术规范(试行)》解析[J]. 许辉. 铁路技术创新. 2010(02)
博士论文
[1]基于多阈值计算的图像特征提取与识别[D]. 云楠.天津大学 2013
硕士论文
[1]基于单目视觉的列车前方障碍物检测识别算法研究[D]. 郭碧.兰州交通大学 2017
[2]基于视觉显著性和非监督学习的目标检测[D]. 王昊.吉林大学 2017
[3]基于机器视觉的嵌入式铁路异物侵限检测系统研究[D]. 柴华.北京交通大学 2015
[4]基于SOA的高速铁路综合调度系统信息交互的研究[D]. 孟新光.西南交通大学 2011
[5]基于智能视频技术的铁路入侵检测[D]. 习可.中南大学 2010
[6]基于视频的青藏铁路灾害自动预警系统的设计和实现[D]. 张衡.北京大学 2008
本文编号：3640379
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/anquangongcheng/3640379.html
