基于快速背景差分的高速铁路异物侵入检测算法

发布时间：2017-08-29 22:29

  本文关键词：基于快速背景差分的高速铁路异物侵入检测算法

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【摘要】：随着我国高速铁路通车里程不断增加,高速铁路的运营安全备受关注,异物侵入铁路限界对运营安全危害极大,有效检测侵入线路净空的异物对保障高速铁路安全运营具有重要意义。铁路场景环境光线多变和图像通道众多的特点对基于图像的异物检测方法的处理效果和实时性提出了较高的要求。针对铁路场景抖动发生在垂直方向的特点,提出了一维灰度投影结合高斯滤波的图像快速去抖方法,在大幅提高处理速度的同时获得了较好的去抖效果;针对复杂多变的背景,提出了一种基于前景目标统计分布的背景更新算法,定义了目标分散指数用于确定行列投影次序,通过统计前景目标分布实现背景更新,在提高速度的同时解决了传统背景更新算法难以解决的鬼影问题。最后通过背景差分获取前景目标,并通过目标标记、合并与特性分析提高目标检测的准确性。沪宁城际高速铁路典型场景的现场实验表明,该算法能有效检出铁路场景侵限目标,系统综合误检率约为0.54%,漏检率为0。
【作者单位】： 北京交通大学机械与电子控制工程学院;
【关键词】： 异物侵限 背景更新 快速去抖 背景差分 目标提取
【基金】：中央高校基本科研业务费(2016RC004) 国家自然基金重点项目(61134003)资助
【分类号】：U298;TP391.41
【正文快照】： 1引言截至2015年底,我国高速铁路运营里程已突破1.9万公里,稳居世界首位。高速铁路带给人们便捷的同时也增加了防灾难度。任何侵入铁路限界的异物都会严重威胁铁路运营的安全,准确检测侵限异物是高速铁路安全运营的基本保障。常用的铁路异物侵入检测方法分为接触式和非接触式

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1 刘永浩;张桂林;;基于视觉监视系统的运动目标检测方法研究[A];全国冶金自动化信息网年会论文集[C];2004年

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本文编号：755790