5G环境下铁路视频图像智能化应用云边协同技术架构研究

为进一步提升铁路场景下视频图像应用的智能化水平,通过分析当前业务模式下视频监控系统存在问题,以智能高速铁路技术架构下智能建造、智能装备、智能运营三大业务板块为主线,对多个领域内关于智能图像分析的应用场景需求进行梳理,剖析云边协同在铁路视频图像智能化应用中的技术优势。结合5G网络、人工智能、边缘计算等新技术,基于铁路视频图像应用部署特点,从国铁集团、铁路局集团公司、站段多级管理对应的云边协同部署模式,提出具体部署架构设计和逻辑架构设计,并从资源能力、系统安全、应用服务、业务管理和地域边缘5个维度对技术架构的云边协同模式进行阐述,从而为铁路视频图像应用的智能化分析和优化管理提供可行的技术方案。

铁路综合视频图像去雾算法研究与探讨

受雾霾等复杂介质环境影响,铁路视频监控系统获得的视频图像降质严重,使得雾霾天图像复原方法研究成为亟待解决的关键性问题。铁路雾霾视频监控图像具有分辨率低、灰度分布集中等主要特点,深入研究分析直方图均衡算法、Retinex图像增强算法和暗通道先验去雾算法的图像处理原理,分析图像处理效果。利用3种算法对铁路室外图像进行分析处理,结果表明3种算法均可以实现去雾,直方图均衡算法存在颜色失真和光晕现象; Retinex图像增强算法清晰度最好,但处理后的图像存在部分失真;暗通道先验去雾算法处理图像较为自然。