基于机器视觉的轨道车辆侧向盲区障碍物识别

传统的盲区障碍物识别方法受到高速列车惯性的影响,导致识别结果不精准。为此,提出基于机器视觉的轨道车辆侧向盲区障碍物识别方法。在确定静态障碍物区域后,利用机器视觉方法分析不同目标轮廓,确定图像之间的变换关系,得到归一化图像坐标。计算不同图像之间的轮廓相似程度,完成静态障碍物识别。通过机器视觉的差分法提取出动态运动障碍物区域,计算立体置信度和平面置信度,由此识别动态运动障碍物。结果表明:该方法的灰度直方图检测结果与标准图像基本一致,证明其具有精准的识别效果。