我國(guó)軌道交通里程特別是西部復(fù)雜地貌環(huán)境下線路里程不斷增加,軌道交通運(yùn)營(yíng)安全的可靠保障愈發(fā)困難。異物入侵嚴(yán)重影響列車運(yùn)行安全,視頻檢測(cè)是目前軌道線路環(huán)境檢測(cè)的主要方法。由于視頻固有的局限性致使其無法沿途普及使用,只能定點(diǎn)布設(shè),重點(diǎn)區(qū)域防控。為了緩解軌道交通行業(yè)日益增加的運(yùn)營(yíng)安全壓力,使軌道交通安全保障技術(shù)滿足軌道交通行業(yè)的需求,科技部規(guī)劃的“十三五”國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題“空天車地信息一體化軌道交通運(yùn)營(yíng)與安全綜合保障技術(shù)”和“軌道交通系統(tǒng)安全保障技術(shù)”中都把基于移動(dòng)平臺(tái)的軌道交通運(yùn)行環(huán)境實(shí)時(shí)識(shí)別技術(shù)研究作為核心研究?jī)?nèi)容。近年來基于無人機(jī)的目標(biāo)識(shí)別在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和國(guó)防建設(shè)中取得了很大的進(jìn)展。但由于軌道周界環(huán)境極其復(fù)雜,到目前為止,基于無人機(jī)的軌道交通線路環(huán)境檢測(cè)仍處于人工查看階段,沒有實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別。本文重點(diǎn)開展基于無人機(jī)的軌道線路環(huán)境實(shí)時(shí)感知系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究。具體內(nèi)容如下:針對(duì)無人機(jī)采集視頻的抖動(dòng)問題,提出了基于改進(jìn)Harris角點(diǎn)和KLT特征點(diǎn)跟蹤的視頻快速穩(wěn)像算法,獲得穩(wěn)定清晰的軌道線路環(huán)境感知視頻源。針對(duì)軌道的感興趣區(qū)域（ROI）提取問題,提出了改進(jìn)Canny檢測(cè)算子的邊緣提取方法,大大... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀和趨勢(shì)
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 存在的問題和發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
2 基于無人機(jī)的軌道運(yùn)行環(huán)境實(shí)時(shí)感知系統(tǒng)研究
    2.1 軌道線路環(huán)境目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象分析
    2.2 實(shí)時(shí)感知系統(tǒng)硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)
    2.3 入侵物識(shí)別算法總體設(shè)計(jì)
    2.4 本章小結(jié)
3 軌道線路環(huán)境感知視頻穩(wěn)像算法研究
    3.1 視頻穩(wěn)像算法原理
    3.2 基于改進(jìn)HARRIS角點(diǎn)的視頻穩(wěn)像算法
        3.2.1 改進(jìn)Harris角點(diǎn)提取
        3.2.2 KLT特征點(diǎn)跟蹤和運(yùn)動(dòng)向量估計(jì)
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.4 本章小結(jié)
4 軌道線路環(huán)境感知圖像感興趣區(qū)域提取
    4.1 軌道感興趣區(qū)域提取總體流程
    4.2 單幀圖像中鋼軌識(shí)別
        4.2.1 軌道感知圖像預(yù)處理
        4.2.2 改進(jìn)自適應(yīng)閾值Canny鋼軌邊緣檢測(cè)
        4.2.3 基于概率霍夫變換的直線檢測(cè)
        4.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.3 連續(xù)軌道圖像鋼軌跟蹤
        4.3.1 卡爾曼濾波器基本原理
        4.3.2 基于卡爾曼濾波的鋼軌跟蹤
        4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.4 軌道圖像感興趣區(qū)域提取
    4.5 本章小結(jié)
5 基于融合地理位置視覺特征庫的軌道入侵物檢測(cè)方法研究
    5.1 圖像特征描述子提取與匹配概述
    5.2 低維多項(xiàng)式(ALP)特征提取
        5.2.1 構(gòu)建尺度空間并計(jì)算極值點(diǎn)
        5.2.2 局部特征選擇并形成特征描述
        5.2.3 特征描述子編碼和特征位置編碼
    5.3 ALP特征與經(jīng)典特征描述子對(duì)比
    5.4 融合地理位置信息的軌道特征庫構(gòu)建和入侵檢測(cè)方法
        5.4.1 軌道特征庫構(gòu)建階段
        5.4.2 入侵檢測(cè)階段
    5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        5.5.1 正常無入侵物情況
        5.5.2 單人入侵情況
        5.5.3 50cm×50cm包裹入侵情況
    5.6 本章小結(jié)
6 基于顯著性檢測(cè)的軌道入侵物識(shí)別方法研究
    6.1 視覺顯著性檢測(cè)方法概述
    6.2 前視圖轉(zhuǎn)換為鳥瞰圖
    6.3 融合梯度和LAB顏色空間的軌道圖像顯著性檢測(cè)
        6.3.1 基于梯度的顯著圖計(jì)算
        6.3.2 基于Lab顏色空間的顯著圖計(jì)算
        6.3.3 顯著圖融合與入侵物識(shí)別
    6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    6.5 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 工作總結(jié)
    7.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于目標(biāo)識(shí)別與跟蹤的嵌入式鐵路異物侵限檢測(cè)算法研究[J]. 史紅梅,柴華,王堯,余祖俊.  鐵道學(xué)報(bào). 2015(07)
[2]緩變異物入侵鐵路線路視覺檢測(cè)方法[J]. 王前選,梁習(xí)鋒,劉應(yīng)龍,魯寨軍,彭燦.  中國(guó)鐵道科學(xué). 2014(03)
[3]鐵路入侵運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)[J]. 李家才,陳治亞,王夢(mèng)格.  鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào). 2013(06)
[4]基于不同顏色空間的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法分析[J]. 丁瑩,錢鋒,范靜濤,姜會(huì)林.  長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(04)
[5]基于車載前視攝像機(jī)的軌道異物檢測(cè)[J]. 同磊,朱力強(qiáng),余祖俊,郭保青.  交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2012(04)
[6]一種基于KLT-RANSAC全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)的電子穩(wěn)像算法研究[J]. 王智慧,王敬東,李鵬,張春.  光電子技術(shù). 2012(01)
[7]基于移動(dòng)雙目視覺的鐵路建筑物限界快速自動(dòng)檢測(cè)方法[J]. 胡慶武,陳智勇,吳莎.  鐵道學(xué)報(bào). 2012(01)
[8]日本鐵路防災(zāi)系統(tǒng)對(duì)我國(guó)鐵路的啟示[J]. 劉俊.  鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì). 2011(06)
[9]Lab空間色彩分割在快速車牌定位中的應(yīng)用[J]. 陳昌濤,仇國(guó)慶,楊平,胡乃清,程明.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2010(08)
[10]《鐵路綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)規(guī)范(試行)》解析[J]. 許輝.  鐵路技術(shù)創(chuàng)新. 2010(02)

博士論文
[1]基于多閾值計(jì)算的圖像特征提取與識(shí)別[D]. 云楠.天津大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于單目視覺的列車前方障礙物檢測(cè)識(shí)別算法研究[D]. 郭碧.蘭州交通大學(xué) 2017
[2]基于視覺顯著性和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)[D]. 王昊.吉林大學(xué) 2017
[3]基于機(jī)器視覺的嵌入式鐵路異物侵限檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 柴華.北京交通大學(xué) 2015
[4]基于SOA的高速鐵路綜合調(diào)度系統(tǒng)信息交互的研究[D]. 孟新光.西南交通大學(xué) 2011
[5]基于智能視頻技術(shù)的鐵路入侵檢測(cè)[D]. 習(xí)可.中南大學(xué) 2010
[6]基于視頻的青藏鐵路災(zāi)害自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[D]. 張衡.北京大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3640379