基于目标识别与跟踪的嵌入式铁路异物侵限检测算法研究

作     者：史红梅 柴华 王尧 余祖俊 SHI Hong-mei;CHAI Hua;WANG Yao;YU Zu-jun

作者机构：北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)(2011AA11A102) 国家自然科学基金(61134003) 

出 版 物：《铁道学报》 (Journal of the China Railway Society)

年 卷 期：2015年第37卷第7期

页      码：58-65页

摘      要：铁路线路异物侵限是威胁行车安全的一个重要隐患。基于机器视觉与嵌入式技术设计了异物侵限自动检测系统,利用FPGA和ARM芯片实现了图像采集处理硬件平台。提出异物目标分类和运动行为分析相结合的嵌入式异物侵限检测算法。算法采用两级判别结构,首先利用支持向量机及一组特征向量对背景差分图像得到的异物目标进行分类,根据分类结果滤除大部分行进列车目标,之后运用Kalman滤波器设计目标跟踪算法,对其余目标进行行为和运动趋势分析,滤除其中非侵限干扰信息提高报警准确率,并对有侵限趋势的异物提前预警。实验表明,该系统能够有效地识别检测区域内的异物目标,系统侵限报警准确率达到97.11%,平均检测频率达13帧/s。

主 题 词：异物侵限检测 机器视觉 支持向量机 卡尔曼滤波 目标跟踪 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0814[工学-地质类] 0801[工学-力学类] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-8360.2015.07.010

馆 藏 号：203111172...