雙目視覺立體匹配算法在鐵路異物自動識別中的研究.pdf

1、物體非法入侵鐵路軌道,引發(fā)鐵路交通事故,對鐵路的運輸效益和人民生命安全造成了嚴重威脅。鐵路異物入侵監(jiān)測是確保鐵路安全運行的重要手段,隨著智能視頻技術(shù)的飛速發(fā)展,基于視頻的監(jiān)測技術(shù)憑著其實時性、高效性等優(yōu)越的性能得到了廣泛的研究和嘗試性應(yīng)用。
　　論文首先從總體上分析雙目成像系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和成像模型,在此基礎(chǔ)上重點研究雙目監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法。論文分別闡述了攝像機的坐標變化關(guān)系、鐵軌識別算法、立體匹配算法、異物入侵判定方法等系統(tǒng)處

2、理算法。實現(xiàn)監(jiān)測場景有異物入侵時系統(tǒng)能及時、準確地報警,并能提供異物的地理位置及尺寸大小等三維信息,并通過大量的仿真實驗驗證了算法的有效性。本文主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)推導(dǎo)計算攝像機成像系統(tǒng)對三維世界跟二維圖像的映射關(guān)系,以及結(jié)合雙目視覺系統(tǒng)模型,導(dǎo)出異物位置以及三維重建的計算關(guān)系。
　　(2)根據(jù)鐵軌的亮度特征和連續(xù)特征,充分結(jié)合邊緣檢測算法和Hough變換算法,提出一種鐵軌自動識別算法。該算法要能夠保證對直線型鐵軌

3、、彎軌以及道岔區(qū)段進行準確識別,同時該方法又要具有較好的抗噪性能和抗遮擋性能,能夠為異物入侵判定提供參照對象。
　　(3)分析對比各種立體匹配算法性能,對SIFT(Scale Invariant Feature Transformation,尺度不變特征轉(zhuǎn)化)算法進行部分改進,使該算法在處理鐵路場景圖像時運算速度有所提高,在同一閾值下匹配的特征點數(shù)對有所提高,增大信息量有利于物體的三維重建。
　　(4)通過對鐵路場景圖像劃定