鐵路跟蹤和鐵路信號(hào)燈識(shí)別的研究.pdf

1、鐵路運(yùn)輸是我國(guó)交通運(yùn)輸領(lǐng)域的重要組成部分，近年來，隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，列車多次提速，行車密度不斷加大，如何保障鐵路安全運(yùn)輸成了人們一直關(guān)注的問題。為了降低了鐵路交通事故的發(fā)生率，基于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺的人工智能技術(shù)受到廣泛的關(guān)注并逐漸應(yīng)用于鐵路運(yùn)輸。
　　為了提高鐵路跟蹤的穩(wěn)定性從而保證鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩裕狙芯刻岢隽艘环N基于紅外圖像灰度直方圖相似性的多模板加權(quán)自適應(yīng)更新相關(guān)跟蹤技術(shù)。由于紅外圖像是灰度圖像且圖像間的空間相關(guān)性

2、強(qiáng)，所以圖像上相鄰區(qū)域灰度分布的相似度高，因此可以通過紅外圖像灰度直方圖的相似度來確定跟蹤目標(biāo)區(qū)域。此外，機(jī)車在運(yùn)動(dòng)的過程中，背景環(huán)境不斷變化，本文采用的多模板加權(quán)方法，可以有效的自適應(yīng)修正和更新背景環(huán)境模板，從而進(jìn)一步提高了鐵路跟蹤的穩(wěn)定性。
　　鑒于當(dāng)前鐵路信號(hào)燈小，易受到其它燈光等背景環(huán)境的干擾，并且采集到的彩色圖像中信號(hào)燈區(qū)域中心會(huì)出現(xiàn)飽和現(xiàn)象，這些因素都會(huì)增加識(shí)別鐵路信號(hào)燈的難度。針對(duì)這一現(xiàn)狀，本文研究了顏色空間及其之間

3、的轉(zhuǎn)換，用 HSI顏色空間閾值分割的方法分割鐵路信號(hào)燈的邊緣和背景環(huán)境，提取其輪廓?；阼F路信號(hào)的幾何特征（圓形），利用Hough變換在二值輪廓圖像上進(jìn)一步檢測(cè)鐵路信號(hào)燈，從而提高識(shí)別的精度，最后在原圖上填充鐵路信號(hào)燈的顏色，并結(jié)合基于紅外圖像的鐵路相關(guān)跟蹤技檢測(cè)和識(shí)別鐵路左側(cè)的信號(hào)燈。
　　本文提出了基于圖像處理的鐵路跟蹤技術(shù)和鐵路信號(hào)燈識(shí)別技術(shù)。通過在機(jī)車前端的攝像機(jī)拍攝鐵路前方路況，實(shí)時(shí)顯示，讓司機(jī)在面臨突發(fā)情況時(shí)能夠提早采