机车车顶异物检测方法研究

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1、国内图书分类号：TP23国际图书分类号：621．3西南交通大学研究生学位论文年级三Q二二级姓名拄蓥申请学位级别王堂亟±专业光堂工程．指导老师王鍪塾握二零一四年五月二十七日密级：公开ClassifiedIndex：n'23U．D．C：621．3SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisSTUDYONDETECTINGM[ETHODSFORFOREIGNBODYOFLOCOMOTIVEROOFGrade：2011Candidate：LinPingAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpe

2、ciality：OpticsEngineeringSupervisor：Prof．WangLiMay．27，2014西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密口，在年解密后适用本授权书：2．不保密《使用本授权书。(请在以上方框内打“、／”)学位论文作者签名：日期：2D7啦．k-．儿指导老师签名：17之壤日期

3、2D／啦5。Z2，西南交通大学硕士研究生学位论文第1页西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：(1)精读大量中英文文献，熟悉机车车项异物检测系统的研究背景以及研究现状；(2)完成拍摄系统硬件配置设计a)选择合适的高清工业数字相机，其镜头应具有自动曝光／光圈调整的固定焦距镜头，且应安装于横梁上一个具有防尘、防雾的保护箱内，并使其视场覆盖整个车顶：b)相应的光学系统的配置：在横梁上安装相应的补光灯组，使其均匀打亮相机视场内的车顶，宽度为4m左右。(3)实现异物检测的基本算法a)熟悉车顶设备和车顶异物，对车项经常存在的异物进行大致的分类；b)

4、对标准物体图像进行目标分割和不变矩特征提取分析，找出车顶标准设备，并进行存储；c)对拍摄的车顶图像进行目标分割和不变矩特征提取分析，找出并区分出车顶上的物体；d)采用欧氏距离将拍摄的车项图像和存储在特征库里的车顶标准物体图像进行比较寻找，把任何在图像库里没有找到的不匹配的物体标注为异物。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：弗搏季

5、日期：Zo／讧S．2乞西南交通大学硕士研究生学位论文第1f页摘要目前中国铁路客、货运输系统正处于高速发展阶段，尤其是高速铁路的里程扩展迅速，同时也伴随着铁路安全运行的巨大压力。机车车顶异物的存在会给列车的安全运行带来潜在的危险，如损毁车顶固有设备，造成设备无法正常运行。但机车车顶异物报警检测一直都是一个难点，国内外仍没有一套完整的视觉设备可以自动完成机车车顶异物的识别。针对车顶异物识别检测，本文提出利用不变矩特征，进行基于特征匹配的列车车顶异物识别方法。该方法为车顶异物报警检测系统提供了一种重要的参考解决方案，具有重要的现实研究意义。本文首先对机车车顶异物检测系统的主要功能和特性进

6、行说明，该系统能够在正常的天气及光照条件下检测出车顶设备以外的物体。而在夜晚或光线较暗的情况下，为使系统能正常工作，需开启附加照明。接着对整个系统框架以及摄像机的安装和视频图像的获取展开讨论，主要由图像摄取子系统，图像传输子系统及图像分析处理子系统构成。关键点为图像分析处理子系统，该系统性能的优良决定了异物检测分析的正确性和实时性。其次为提高系统检测的实时性和正确性，对车顶图像进行预处理。主要包括对视频图像进行下采样处理，提高图像分析速度；针对夜晚或光线较暗情况下拍摄的图像，采用灰度校正方法来增强车顶图像的细节；采用中值滤波方法降低图像拍摄或传输过程中产生的噪声。最后对车顶无异物状

7、态的参考模型的建立和异物检测模型的建立进行详细的说明。由于主动检测方式能减小特征量的存储空间，缩短处理的时问，更具有实时性，所以本文最终选择主动式异物检测模型。首先对车项固有设备和运行中的车项图像进行3次B样条小波多尺度边缘分割，提取图像封闭区域的边缘不变矩特征，最后通过欧式距离进行相似度测度，判断物体是否为异物。车顶异物识别算法是在MFC平台下编写，通过实验仿真结果显示，该方法能有效的识别出机车车顶异物。论文最后对本文提出的算法的改进方法展开讨论，期望更好的完善车顶