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同步检测线方法及其在轨道交通中的应用

作　者: 李晗
导　师: 刘济林
学　校: 浙江大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 视频检测轨道交通同步检测线方法轨道检测光流法 EM算法背景更新 Hough变换速度测量车长测量
分类号: TP274
类　型: 博士论文
年　份: 2005年
下　载: 364次
引　用: 3次
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内容摘要

视频检测技术用于轨道交通产生了一个新应用领域。视频检测技术一般多用于公路交通领域,作为智能交通系统(ITS)的一个子系统,视频检测系统用来提取公路交通信息,主要包括车流量、平均车行速度、排队长度,变道、车辆类型、车牌信息等,在交通管理中发挥了巨大的作用。相比而言,轨道交通中较为保守的技术传统(这很大程度上是由于对安全性极度重视的结果)制约了视频检测技术在该领域的应用,但在轨道交通效率的提升越来越依赖于计算机技术的大趋势下,这种状况终将改变。本文对轨道交通中使用的视频检测技术进行研究,根据轨道上车辆运动的特点提出同步检测线方法(SDL)。根据图像中像素的状态变化同步关系,同步检测线方法首先对视场进行结构化处理,然后按照检测区域—检测线—象素的三层框架结构来进行检测和计算,最终提取车辆运动的相关信息。基于同步检测线方法,本文的应用研究集中于两个方面:1)在平交道口检测火车的运动方向以产生报警信息;2)在编组站对火车视频图像提取动态背景并对火车运动进行跟踪。在第一个应用方向里,采用了基于同步检测线的光流法来检测火车运动方向;在第二个应用方向中,使用了基于同步检测线的背景概率模型来进行背景更新和运动跟踪,并在此跟踪结果的基础上提出了速度测量和车长测量的方法。本文的另一个重要内容是轨道检测,轨道走向对于检测轨道车辆运动有特殊的意义,本文在综述了一些道路检测算法的基础上提出了适应于轨道检测的新算法,该算法是基于Hough变换的。本文第四、五、六章着重描述火车视频检测系统设计的相关问题,其中第四章阐述了火车视频检测系统设计的一般性问题,并对火车视频检测系统常碰到的烟尘干扰,图像晃动和夜间灯光检测问题进行说明。之后两章分别详细叙述火车视频检测技术的两大应用:平交道口视频检测辅助报警系统和驼峰测速系统。

全文目录

第一章绪论  9-25
  1.1 轨道交通的信号系统  9-10
  1.2 智能铁路系统  10-11
  1.3 视频检测方法  11-17
    1.3.1 视觉计算的基本理论  12-13
    1.3.2 视频检测的基本算法模型  13-16
    1.3.3 视频数据的采集  16-17
  1.4 视频检测用于轨道交通  17-22
  1.5 轨道交通中视频检测技术的综合性能评估  22
  1.6 本文的研究目标与解决方案  22-23
  1.7 本文章节的主要内容  23-25
第二章同步检测线方法  25-49
  2.1 同步检测线  25-29
    2.1.1 投影方法  25-27
    2.1.2 同步检测线方法  27-29
  2.2 基于同步检测线的光流法  29-37
    2.2.1 遮挡问题和孔径问题  30-31
    2.2.2 运动目标检测的光流方法  31-36
    2.2.3 基于同步检测线方法的运动方向确定  36-37
  2.3 基于同步检测线的背景更新和目标跟踪  37-47
    2.3.1 背景更新算法的方法论  37-38
    2.3.2 背景更新算法综述  38-39
    2.3.3 EM算法  39-41
    2.3.4 概率背景模型  41-44
    2.3.5 基于同步检测线的背景概率模型  44-45
    2.3.6 SDL的状态判断与背景更新  45-46
    2.3.7 DR的状态分析与目标跟踪  46-47
    2.3.8 多DR组的协调问题和阴影问题  47
  2.4 本章小结  47-49
第三章轨道检测  49-64
  3.1 轨道检测和道路检测  49
  3.2 道路检测在视频检测系统中的作用  49-51
  3.3 Hough变换  51-52
  3.4 道路检测的算法  52-54
  3.5 轨道检测的算法  54-61
    3.5.1 轨道检测的特点  54-56
    3.5.2 正交检测算法提取轨道和枕木边缘线段  56-57
    3.5.3 算法描述  57-58
    3.5.4 边缘检测  58
    3.5.5 正交法  58-60
    3.5.6 两个方向向量的确定  60-61
  3.6 展望  61
  3.7 本章小结  61-64
第四章应用系统设计  64-73
  4.1 基本检测流程  64-66
    4.1.1 在线方式  64-65
    4.1.2 离线调试方式  65-66
  4.2 应用系统框架  66-68
  4.3 同步检测线和检测区域的实现  68-69
  4.4 应用系统设计的主要问题  69-70
    4.4.1 烟尘干扰  69-70
    4.4.2 图像晃动  70
  4.5 夜间车灯检测  70-72
  4.6 本章小结  72-73
第五章平交道口视频检测辅助报警系统  73-87
  5.1 项目的背景和意义  73
  5.2 系统方案的确定  73-74
  5.3 系统功能  74-75
  5.4 系统配置  75-77
    5.4.1 摄像机  76-77
    5.4.2 图像采集卡  77
    5.4.3 火车报警控制方式  77
  5.5 检测算法的研究  77-80
    5.5.1 设置检测区域和同步检测线  78
    5.5.2 利用背景差分算法的运动目标分割  78-79
    5.5.3 机车实时位置的检测  79
    5.5.4 基于光流法的机车实时运动方向检测  79-80
    5.5.5 多线程的实时处理  80
  5.6 软件设计  80-84
    5.6.1 软件运行结构  80-82
    5.6.2 程序运行的整体流程  82
    5.6.3 运算加速问题  82
    5.6.4 软件中报警条件的设置  82-83
    5.6.5 软件集中各程序的关系  83-84
  5.7 误报和漏报的原因  84
  5.8 本章小结  84-87
第六章驼峰溜放测速系统(跟踪部分)  87-97
  6.1 项目的背景和意义  87-88
  6.2 系统功能  88
  6.3 系统配置  88-90
  6.4 视频检测算法和软件系统  90
  6.5 系统实际运行结果  90-94
    6.5.1 背景更新效果  91-92
    6.5.2 运动跟踪效果  92-94
  6.6 测速和测长系统的算法设计初步  94-96
  6.7 本章小结  96-97
第七章总结与展望  97-99
  7.1 总结  97
  7.2 展望  97-99
参考文献  99-109
作者攻读博士期间完成的论文  109-110
附录  110-119
致谢  119

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