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铁路大机与线路固定设施间距检测算法研究

【摘要】:随着我国铁路运输密度的加大,繁忙干线的维修设备主要是大型养路机械(以下简称“大机”),如配砟整形车、清筛车等。大机一般在“天窗”时间作业,且大都是在夜间,由于环境恶劣、能见度低和工作人员易疲劳,导致大机作业机构(如清筛车的回转污土带)在运动过程中不能及时收回,常常发生与线路固定设备(主要是接触网支柱)相撞的事故,对人员财产安全带来威胁。因此,研究一套实时距离检测预警装置使得作业机构能及时收回非常必要,其中作业机构的最前端与接触网支柱之间的间距检测算法是此装置的核心问题。本文针对双摄像机的视差图像间距检测算法进行应用研究。基于双目立体视觉系统,结合大机工作特点,并根据双目视角差测距原理计算出大机与固定设施(本文研究对象是接触网支柱)间距,实时反馈距离信息提醒司机及时做出避让处理,从而保证大机作业的安全进行。首先,深入研究了双目视觉理论、摄像机成像模型以及三种坐标系间数学转换关系,分析比较了常用的两种摄像机标定方法及原理,给出改进的一种自适应参数求解算法,并编程实现了双目视觉系统的标定,得到了左右摄像机的内外参数:焦距a和β,主点坐标u0和v0,畸变系数k1,k2.p1,p2和外部参数旋转矩阵R,平移向量T。其次,由于常用的双目视觉算法中只计算一个特征点的距离,而本文的算法中要计算两个特征点之间的距离,因此,对双目视差测距算法进行了改进,并编程实现了基于双目视觉的图像中两个特征点之间实际间距检测算法。再其次,根据铁路线路两旁接触网支柱外形边缘特征,分析对比了基于图像内容的几种常见边缘检测算法的,并确定采用Hough变换的边缘检测算法,对图像进行灰度化、二值化、滤波去噪等预处理后,编程实现了图像边缘检测算法,确定了接触网支柱和作业机构在图像中的特征点。最后,在不同光照和复杂背景下,对算法进行了必要的测试,并采用颜色空间转换的方法,提高不同光照下对边缘检测正确率,测试结果表明,本文算法能满足实际需求,具有一定的工程参考价值。

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