基于图像处理的铁路道口视频监控系统算法设计

基于图像处理的铁路道口视频监控系统算法设计

论文摘要

随着现代铁路的高速发展,铁路运输速率也在不断提高,但由于铁路道口众多、缺乏人员管理和人们交通安全意识淡薄等诸多因素,使得道口事故频发,严重威胁了铁路经济运输命脉的发展和人民生命财产的安全,因此铁路道口的安全问题一直是各个国家都十分关注的问题。针对上述现状,铁路道口安全防护装置的研发和应用就显得尤为重要。目前,道口安全防护装置种类、工作机理各有不同。本文选择了铁路道口视频监控系统进行讨论,该系统通过实时地监控道口情况,自动分析图像序列,对其中感兴趣的目标,如抢行道口的车辆、行人进行检测、跟踪和识别,如果检测到故障,系统进行报警,同时通过无线传输将道口的情况传送至机车,机车司机就可以利用所获得的信号,判断道口情况,从而采取相应制动措施,避免了事故发生的机率,大大提高了铁路道口的安全性。论文分析了系统的功能目标、性能要求和系统组成,从而确定了系统的重点是图像处理模块,并由此围绕图像处理模块的算法设计、算法验证展开讨论。整个算法设计可分为五个部分:图像预处理、目标的检测、运动目标的跟踪、目标的分类识别和铁路道口故障判断。其中图像预处理是图像处理模块中一个基本而又重要的部分,主要是对图像进行增强、改善或修改,为图像分析做准备;目标检测是目标跟踪、目标识别的基础,是检测视频序列中是否存在相对于背景图像运动或静止的物体,并将这些物体从静止的背景中提取出来;运动目标跟踪为图像的高层理解和分析提供依据,该技术是处理每一帧中已知的运动目标与下一帧的运动区域相匹配的过程;目标分类识别为道口故障判断提供形象的依据;故障判断是最终结果,也是我们最关心的结论,同时用MATLAB验证了相关的算法。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题的研究意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 图像监控系统的发展现状
  • 1.4 论文的主要工作及内容安排
  • 1.4.1 论文的主要工作
  • 1.4.2 论文的内容安排
  • 第2章 铁路道口视频监控系统介绍
  • 2.1 引言
  • 2.2 系统介绍
  • 2.2.1 系统功能目标
  • 2.2.2 系统组成及安装环境
  • 2.2.3 系统关键技术
  • 2.3 本章小结
  • 第3章 铁路道口视频监控系统算法设计
  • 3.1 引言
  • 3.2 关于MATLAB
  • 3.2.1 MATLAB语言简介
  • 3.2.2 MATLAB图像工具箱
  • 3.3 图像处理模块算法设计流程
  • 3.4 图像预处理
  • 3.4.1 图像灰度化
  • 3.4.2 图像去噪
  • 3.4.3 图像对比度增强
  • 3.5 目标检测
  • 3.5.1 目标检测的主要方法
  • 3.5.2 预警时段的目标检测
  • 3.5.3 警戒时段的目标检测
  • 3.5.4 目标图像的分割
  • 3.5.5 基于形态学的图像后处理
  • 3.6 运动目标的跟踪
  • 3.6.1 运动目标跟踪方法
  • 3.6.2 卡尔曼滤波器预测方法
  • 3.6.3 卡尔曼滤波跟踪模型
  • 3.6.4 实验及分析
  • 3.7 目标的模式识别
  • 3.7.1 图像模式识别的基本概念
  • 3.7.2 铁路道口目标的特征选择
  • 3.7.3 铁路道口目标的特征提取
  • 3.8 铁路道口故障判断
  • 3.8.1 铁路道口危险区域的划定
  • 3.8.2 故障判断
  • 3.9 本章小结
  • 第4章 总结与展望
  • 4.1 全文总结
  • 4.2 未来工作展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果
  • 相关论文文献

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