圖像處理技術(shù)在調(diào)車頂送作業(yè)視頻監(jiān)控中的應(yīng)用研究
發(fā)布時(shí)間:2023-04-24 23:54
在調(diào)車頂送作業(yè)過程中,由于受到已掛車廂的影響,機(jī)車駕駛員大部分時(shí)候無法直接觀察到機(jī)車與已掛車廂運(yùn)行前方的狀況,只能由瞭望人員站在已掛車廂前端通過瞭望,判斷機(jī)車車輛運(yùn)行前方距離以及是否有作業(yè)人員等線路狀況信息,并將這些信息通過手勢(shì)或語音的方式傳達(dá)給機(jī)車駕駛員,以此確認(rèn)機(jī)車車輛的進(jìn)路。通過人工瞭望確認(rèn)機(jī)車進(jìn)路的作業(yè)方式,工作強(qiáng)度大,人為因素強(qiáng),作業(yè)人員自身危險(xiǎn)性高,容易發(fā)生事故。為了提高調(diào)車作業(yè)安全性與工作效率,除了加強(qiáng)調(diào)車作業(yè)人員的安全責(zé)任意識(shí),提高作業(yè)技能外,還應(yīng)采用先進(jìn)的技術(shù)手段,使得整個(gè)調(diào)車作業(yè)過程可視化、智能化,以此提高調(diào)車作業(yè)的效率及安全性。針對(duì)以上問題,論文研究了以雙目測距與行人檢測為主的圖像處理技術(shù)在調(diào)車頂送作業(yè)視頻監(jiān)控中的應(yīng)用。了解了調(diào)車作業(yè)安全影響因素及現(xiàn)有技術(shù)的不足;構(gòu)建了基于圖像處理技術(shù)的雙目測距與行人檢測系統(tǒng);研究了雙目測距攝像機(jī)標(biāo)定算法與立體匹配算法,行人檢測行人特征提取算法與分類算法;搭建了基于OpenCV2.4.9與Visual Studio2010的實(shí)驗(yàn)平臺(tái);實(shí)現(xiàn)了調(diào)車頂送作業(yè)過程中測量已掛車廂與待掛車廂之間的距離,并識(shí)別線路上作業(yè)人員的功能。論文研究過程...
【文章頁數(shù)】:85 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 論文研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 調(diào)車作業(yè)視頻監(jiān)控發(fā)展歷程
1.2.2 雙目測距技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.3 行人檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要研究內(nèi)容
1.4 本章小結(jié)
2 視頻圖像采集及圖像預(yù)處理
2.1 視頻圖像采集
2.1.1 硬件組成
2.1.2 軟件組成
2.2 圖像預(yù)處理方法
2.3 圖像灰度化
2.4 圖像去噪
2.4.1 均值濾波
2.4.2 中值濾波
2.5 圖像增強(qiáng)
2.6 本章小結(jié)
3 調(diào)車頂送作業(yè)雙目測距技術(shù)研究
3.1 雙目測距算法
3.2 攝像機(jī)標(biāo)定
3.2.1 標(biāo)定算法
3.2.2 標(biāo)定過程
3.3 立體匹配
3.3.1 立體匹配原理及算法
3.3.2 半全局立體匹配過程
3.4 三維重建與深度信息提取
3.5 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
3.5.1 實(shí)驗(yàn)過程及數(shù)據(jù)
3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
3.6 本章小結(jié)
4 調(diào)車頂送作業(yè)行人檢測技術(shù)研究
4.1 行人檢測算法
4.2 行人特征提取
4.2.1 HOG特征提取及降維
4.2.2 LBP特征提取
4.2.3 顏色特征提取
4.3 多特征級(jí)聯(lián)
4.4 行人識(shí)別分類器
4.4.1 分類器概述
4.4.2 SVM分類器訓(xùn)練
4.5 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
4.5.1 行人數(shù)據(jù)庫實(shí)驗(yàn)
4.5.2 模擬現(xiàn)場環(huán)境實(shí)驗(yàn)
4.6 本章小結(jié)
5 雙目測距與行人檢測技術(shù)在調(diào)車作業(yè)中的應(yīng)用
5.1 系統(tǒng)組成
5.2 系統(tǒng)工作原理
5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析
5.3.1 實(shí)驗(yàn)過程及數(shù)據(jù)
5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
本文編號(hào):3800278
【文章頁數(shù)】:85 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 論文研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 調(diào)車作業(yè)視頻監(jiān)控發(fā)展歷程
1.2.2 雙目測距技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.3 行人檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要研究內(nèi)容
1.4 本章小結(jié)
2 視頻圖像采集及圖像預(yù)處理
2.1 視頻圖像采集
2.1.1 硬件組成
2.1.2 軟件組成
2.2 圖像預(yù)處理方法
2.3 圖像灰度化
2.4 圖像去噪
2.4.1 均值濾波
2.4.2 中值濾波
2.5 圖像增強(qiáng)
2.6 本章小結(jié)
3 調(diào)車頂送作業(yè)雙目測距技術(shù)研究
3.1 雙目測距算法
3.2 攝像機(jī)標(biāo)定
3.2.1 標(biāo)定算法
3.2.2 標(biāo)定過程
3.3 立體匹配
3.3.1 立體匹配原理及算法
3.3.2 半全局立體匹配過程
3.4 三維重建與深度信息提取
3.5 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
3.5.1 實(shí)驗(yàn)過程及數(shù)據(jù)
3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
3.6 本章小結(jié)
4 調(diào)車頂送作業(yè)行人檢測技術(shù)研究
4.1 行人檢測算法
4.2 行人特征提取
4.2.1 HOG特征提取及降維
4.2.2 LBP特征提取
4.2.3 顏色特征提取
4.3 多特征級(jí)聯(lián)
4.4 行人識(shí)別分類器
4.4.1 分類器概述
4.4.2 SVM分類器訓(xùn)練
4.5 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
4.5.1 行人數(shù)據(jù)庫實(shí)驗(yàn)
4.5.2 模擬現(xiàn)場環(huán)境實(shí)驗(yàn)
4.6 本章小結(jié)
5 雙目測距與行人檢測技術(shù)在調(diào)車作業(yè)中的應(yīng)用
5.1 系統(tǒng)組成
5.2 系統(tǒng)工作原理
5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析
5.3.1 實(shí)驗(yàn)過程及數(shù)據(jù)
5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
本文編號(hào):3800278
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