發(fā)布時間：2018-01-30 13:49

  本文關鍵詞： 機器視覺 鐵路道口 異物檢測 三維重建 Mean-Shift算法　出處：《北京交通大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著機器視覺理論研究的不斷快速發(fā)展,機器視覺已逐漸應用到各行業(yè)領域。鐵路道口作為道路與鐵路平面相交處,異物侵界引發(fā)的交通事故時常發(fā)生,帶來不必要的人員傷亡和經濟損失。對此,本文給出了一種基于機器視覺的鐵路道口異物檢測方法,有利于鐵路道口行車安全。針對雙目視覺檢測系統(tǒng)中的攝像機參數(shù)標定、圖像校正、立體匹配、三維重建、異物定位與跟蹤等方面問題進行了研究分析,并給出了一些改進的方法,取得了較好的效果。本文的主要工作如下:(1)在分析現(xiàn)有鐵路道口異物檢測方法的基礎上,設計了一種適用于異物檢測系統(tǒng)的總體方案,給出了系統(tǒng)的結構功能描述。(2)針對傳統(tǒng)的侵界異物定位精度低的問題,給出了一種基于半全局匹配(SGM)算法的雙目視覺三維重建的方法,經實驗測試,對于離相機對中心7米范圍內的異物,提取的深度信息與實際距離之間的相對誤差低于3%,改善了傳統(tǒng)基于絕對值差和(SAD)算法的三維重建結果不準的問題。(3)針對傳統(tǒng)的異物檢測方法誤報率高的問題,給出了一種雙目視覺系統(tǒng)與Mean-Shift跟蹤技術相結合的異物檢測方法,實現(xiàn)了一種新的雙目異物檢測系統(tǒng)。其通過雙攝像機的跟蹤定位改善了運動目標定位不準等缺陷,實驗結果顯示,該系統(tǒng)能在一定時間內檢測異物的運動狀態(tài),克服了傳統(tǒng)方法容易誤判斷的問題。
[Abstract]:With the rapid development of machine vision theory, machine vision has been gradually applied to various fields. As the intersection of road and railway plane, traffic accidents caused by foreign body invasion often occur. It brings unnecessary casualties and economic losses. In this paper, a method of detecting foreign bodies in railway crossings based on machine vision is presented. In this paper, the camera parameter calibration, image correction, stereo matching, 3D reconstruction, foreign body location and tracking in binocular vision detection system are studied and analyzed. Some improved methods are given and good results are obtained. The main work of this paper is as follows: 1) on the basis of analyzing the existing methods of detecting foreign bodies at railway crossings. A general scheme for foreign body detection system is designed, and the structure and function description of the system is given. This paper presents a method of 3D reconstruction of binocular vision based on semi-global matching SGM algorithm. The experimental results show that the foreign body in the center of the camera is within 7 meters from the center of the camera. The relative error between the extracted depth information and the actual distance is less than 3%. Improved the traditional algorithm based on absolute value difference and SAD algorithm of 3D reconstruction results of inaccurate problem. (3) in view of the traditional foreign body detection method of high false alarm rate problem. A foreign body detection method combining binocular vision system with Mean-Shift tracking technology is presented. A new binocular foreign body detection system is implemented, which can improve the imprecision of moving object location by tracking and positioning with two cameras. The experimental results show that the system can detect the moving state of foreign body in a certain time. It overcomes the problem that the traditional method is easy to misjudge.
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U298;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：1476387