列控系統(tǒng)車(chē)載人機(jī)界面識(shí)別技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在高鐵CTCS-3級(jí)列控系統(tǒng)車(chē)載設(shè)備的互聯(lián)互通測(cè)試平臺(tái)中，車(chē)載人機(jī)界面(Driver Machine Interface，DMI)既是測(cè)試人員了解平臺(tái)的運(yùn)行狀況的窗口，也是數(shù)據(jù)輸入和指令下達(dá)等操作的窗口。目前操作DMI的方法不僅占用人力資源，而且測(cè)試效率較低。通過(guò)搭建機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)操作DMI可以顯著提高互聯(lián)互通測(cè)試平臺(tái)的自動(dòng)化水平，因此研究與實(shí)現(xiàn)DMI識(shí)別技術(shù)具有重要的實(shí)際意義。
　　DMI識(shí)別具有信息種類多、光照條件不穩(wěn)定等特點(diǎn)，

2、其關(guān)鍵技術(shù)由三部分組成:DMI信息定位、DMI信息分割、DMI信息識(shí)別。首先，在綜合分析與比較了各種圖像定位算法后，提出一種基于動(dòng)態(tài)邊緣提取的DMI界面區(qū)域定位的方法。該方法結(jié)合了邊緣檢測(cè)與動(dòng)態(tài)閾值分割的優(yōu)點(diǎn)，能夠解決光照不均勻和背景復(fù)雜的難題，較好的實(shí)現(xiàn)DMI信息的自動(dòng)定位。
　　為了更好地克服光照條件變化的影響，本文采用自動(dòng)閾值法提取圖標(biāo)區(qū)域和動(dòng)態(tài)閾值分割法提取字符區(qū)域;漢字結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在提取漢字信息區(qū)域后，采用基于最大寬帶回歸

3、式字切分算法，解決了漢字分割過(guò)程中字符不連通的問(wèn)題，獲得了完整的字符。
　　最后，通過(guò)對(duì)各種圖像識(shí)別技術(shù)的比較分析后，根據(jù)DMI圖標(biāo)特點(diǎn)提出了按類型分別采用基于模板匹配技術(shù)和基于區(qū)域特征技術(shù)進(jìn)行分類識(shí)別，顯著提高了圖標(biāo)的分類識(shí)別效果。對(duì)于字符信息，采用基于分組的改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)字符進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別，從而降低了網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度，提高了字符識(shí)別率。
　　本文以Visual Studio2008為軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)，利用編程語(yǔ)言C＃和視覺(jué)工