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基于機(jī)器視覺的調(diào)車機(jī)車輔助駕駛的研究

發(fā)布時(shí)間:2024-06-29 13:22
  近年來,軌道交通行業(yè)發(fā)展迅速,而調(diào)車機(jī)車的作業(yè)場(chǎng)景開放復(fù)雜,司機(jī)控制工作量大,存在諸多安全隱患,有著輔助駕駛的需求。本文從調(diào)車機(jī)車駕駛的實(shí)際需求出發(fā),針對(duì)作業(yè)過程中存在的侵限安全和駕駛控制兩大關(guān)鍵問題,基于機(jī)器視覺技術(shù)展開研究,主要內(nèi)容如下:(1)提出調(diào)車機(jī)車監(jiān)控視頻預(yù)處理算法,實(shí)現(xiàn)了霧天、夜晚和雨天多種惡劣環(huán)境的圖像增強(qiáng)。霧天中,先將Retinex算法的中心環(huán)繞高斯濾波修改為雙邊濾波,去除噪聲的同時(shí),保證邊緣信息完整性,以此獲得對(duì)數(shù)域的增強(qiáng)結(jié)果;再采用Sigmoid函數(shù)對(duì)其進(jìn)行處理,降低運(yùn)算量,還原真實(shí)顏色。夜晚中,基于HSV顏色空間,獲取光源位置,保留顏色信息,并減小光源區(qū)域?qū)χ苓叺母蓴_;所得到的圖像反色后采用暗通道先驗(yàn)算法進(jìn)行類霧天增強(qiáng);再結(jié)合白天對(duì)應(yīng)圖像的Lab直方圖信息改善偏色現(xiàn)象。雨天中,采用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換處理圖像,得到方向頻譜能量曲線,提取雨痕方向,以此旋轉(zhuǎn)圖像將高頻信息中非雨痕邊緣濾除,并提高橫向周邊像素權(quán)重,得到雨天增強(qiáng)圖像。文中不同環(huán)境下增強(qiáng)圖像的視覺效果和客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)表明,新提出的算法提高了圖像對(duì)比度,更好的還原了色彩信息,為司機(jī)和后續(xù)計(jì)算提供了清晰圖像。(2)...

【文章頁數(shù)】:150 頁

【學(xué)位級(jí)別】:博士

【部分圖文】:

圖1-3是本文通過對(duì)現(xiàn)有技術(shù)分析得到的軌道交通技術(shù)成熟度曲線:??

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?(e)?(f)??圖1-2鐵軌區(qū)域異常環(huán)境示意圖??Fig.?1-2?Images?of?abnormal?conditions?on?railway?track??從軌道交通技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)可以看出,機(jī)器視覺相關(guān)技術(shù)是未來多年內(nèi)十分??重要的研究發(fā)展方向,隨著時(shí)間的推移會(huì)應(yīng)用到....


圖1-3軌道交通技術(shù)成熟度曲線

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圖1-5鐵軌檢測(cè)算法示意圖

圖1-5鐵軌檢測(cè)算法示意圖

g.-agram?oraway?tracetecton?agortm??對(duì)于鐵路站場(chǎng)和工礦路段的限界指的是鐵軌之間及其周邊區(qū)域,保證調(diào)車機(jī)??車能夠安全平穩(wěn)的作業(yè),實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)真正感興趣區(qū)域(Region?Of?Interest,ROI)??為限界區(qū)域,行人侵入限界在圖像中的劃分....


圖1-6深度學(xué)習(xí)行人檢測(cè)原理圖

圖1-6深度學(xué)習(xí)行人檢測(cè)原理圖

到Codebook背景建模算法中,通過背景建模算法為行人檢測(cè)提供候選搜索范圍,降低行人誤檢率[58]。上述算法都是由研究者們提取的行人特練學(xué)習(xí)得到的檢測(cè)方式,傳統(tǒng)的行人檢測(cè)特征如表1-2所示:??表1-2經(jīng)典行人檢測(cè)特征概覽???Table?1-2?Classical?pedes....



本文編號(hào):3997616

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