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调车机车障碍物自动检测识别技术研究
被引量:
9
1
作者
鲍溪清
张玉宝
董丕明
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期70-74,共5页
针对调车机车不能实施有效安全监控的现状,开发了基于视觉的车辆障碍物检测识别技术。透视变形使得视觉系统对目标的检测识别受距离影响。因此提出距离相关的变N值区域采样目标检测方法和距离无关的自相关目标识别方法。特点是不用对摄...
针对调车机车不能实施有效安全监控的现状,开发了基于视觉的车辆障碍物检测识别技术。透视变形使得视觉系统对目标的检测识别受距离影响。因此提出距离相关的变N值区域采样目标检测方法和距离无关的自相关目标识别方法。特点是不用对摄像机进行标定,使用方便,算法简单,运算速度快,识别距离远。用不同的N值对不同距离处铁道宽度进行水平等分并且在车辆目标位置形成区域采样网格。由于模型图像采样网格密度也由N值决定, 利用网格上的点集自相关方法将实际序列图像中不同大小目标区域与同一模型进行匹配。现场实验表明:用一般摄像机,在120 m之内是可行的。每幅图像的计算时间为0.5 s,达到了实时、实用、安全的目的。
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关键词
调车机车
自动安全监控
区域网格采样
车辆检测与识别
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职称材料
题名
调车机车障碍物自动检测识别技术研究
被引量:
9
1
作者
鲍溪清
张玉宝
董丕明
机构
大连交通大学电气信息学院
北京铁路局太原分局
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期70-74,共5页
文摘
针对调车机车不能实施有效安全监控的现状,开发了基于视觉的车辆障碍物检测识别技术。透视变形使得视觉系统对目标的检测识别受距离影响。因此提出距离相关的变N值区域采样目标检测方法和距离无关的自相关目标识别方法。特点是不用对摄像机进行标定,使用方便,算法简单,运算速度快,识别距离远。用不同的N值对不同距离处铁道宽度进行水平等分并且在车辆目标位置形成区域采样网格。由于模型图像采样网格密度也由N值决定, 利用网格上的点集自相关方法将实际序列图像中不同大小目标区域与同一模型进行匹配。现场实验表明:用一般摄像机,在120 m之内是可行的。每幅图像的计算时间为0.5 s,达到了实时、实用、安全的目的。
关键词
调车机车
自动安全监控
区域网格采样
车辆检测与识别
Keywords
shunting locomotives
automatic safety supervision
object sub-sampling
vehicle detection and recognition
分类号
U260 [机械工程—车辆工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
调车机车障碍物自动检测识别技术研究
鲍溪清
张玉宝
董丕明
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
9
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