The invention discloses a method for train front obstacle detection based on video image, the realization process is: firstly, the captured images are image data preprocessing; secondly, according to the binarization image orbit fitting detection, and establish the image detection window; then, the anti perspective transformation of image pretreatment the two value through the analysis of the inverse perspective transformation of the processed image, do a column to accumulation of images; at the same time, according to the division of peak lateral region, as to the accumulation of partition image, determine the parameters of obstacles occupied; finally, to reverse the perspective transformation marked the specific location of the obstacle. The method for straight railway obstacle detection scenarios, can effectively detect the obstacles to occupy, and judge the type of barriers, given the obstacle position and size parameter information, reduce the difficulty and risk of artificial detection, and improve the efficiency.
【技术实现步骤摘要】
基于视频图像的列车前方障碍物检测方法
本专利技术涉及一种基于视频图像的列车前方障碍物检测方法,属于图像处理
技术介绍
随着我国铁路客货运量不断增加,车站接发列车数量及调车作业量也随之增多,铁路外伤亡事故呈增长态势,铁路障碍物严重影响到列车的运行安全。所以,研究列车前方障碍物检测的技术为保证列车运行安全和降低事故发生的危害提供了有效的技术途径,具备显著的学术理论和社会效益价值。依照现有技术,列车前方障碍物检测以及其它环境的障碍物检测分为主动检测和被动检测。主动检测:即某种形式的信号向待检测的方位发出,反射回来的信号被传感器检测,由此来检测障碍物。主动检测主要包括雷达检测、超声波检测和激光检测,算法简单,容易实现,计算量小,不受天气影响并准确检测出障碍物的位置,但也存在一些缺点,如检测的距离有限,覆盖率有限、分辨率不高,雷达检测原理与激光检测相近,也存在空间覆盖率有限、分辨率不高的问题,另外主动检测是一种侵犯式检测,提高了环境噪声,传感器之间也会产生干扰。被动检测:它主要是一种基于计算机视觉的图像检测,相比于主动检测有诸多优点,空间覆盖广,不增加环境噪声,以非侵犯方式检测,图像传感器之间不会产生干扰等。但是也存在缺陷,在光照不足的大雾、夜晚等条件下这种方法将失效,计算量大,算法复杂,不易实现。伴随着计算机软件和硬件技术发展,已逐步改善了实现困难的状况。目前,对于列车前方障碍物的判断主要还是靠人工完成。利用图像进行自动障碍检测还存在以下问题有待进一步解决:1)常规障碍检测方法大多采用图像统计特征进行判断,无法快速的确定障碍位置与类型;2)摄像机在安装时 ...
【技术保护点】
一种基于视频图像的列车前方障碍物检测方法,其特征是,包括如下步骤:1)对视频图像M0进行预处理,得到预处理后的二值化图像M1;2)建立障碍检测窗口:根据直线轨道模型特征,对M1图像进行轨道拟合检测,根据轨道检测结果,截取以轨道区域为主体的检测窗口图像M2;3)根据图像M2中两条轨道的四个端点坐标,按照反透视变换算法对图像M2进行反透视变换得到图像M3;4)分别对图像M3像素值的纵向和横向进行累加,判断是否存在障碍占据,并对障碍占据进行定位;5)根据障碍占据尺寸进行障碍危险预警;6)根据步骤5)的结果在视频图像中实时标注障碍占据区域。
【技术特征摘要】
1.一种基于视频图像的列车前方障碍物检测方法,其特征是,包括如下步骤:1)对视频图像M0进行预处理,得到预处理后的二值化图像M1;2)建立障碍检测窗口:根据直线轨道模型特征,对M1图像进行轨道拟合检测,根据轨道检测结果,截取以轨道区域为主体的检测窗口图像M2;3)根据图像M2中两条轨道的四个端点坐标,按照反透视变换算法对图像M2进行反透视变换得到图像M3;4)分别对图像M3像素值的纵向和横向进行累加,判断是否存在障碍占据,并对障碍占据进行定位;5)根据障碍占据尺寸进行障碍危险预警;6)根据步骤5)的结果在视频图像中实时标注障碍占据区域。2.根据权利要求1所述的基于视频图像的列车前方障碍物检测方法,其特征是,所述步骤1)中的具体内容是:依次从视频中提取一帧图像M0,对图像M0进行降噪、增强处理,然后对增强后的图像进行边缘检测和二值化处理,将彩色视频图像转换成黑白图像,依次采用腐蚀和膨胀方法对二值化后的图像进行形态学处理,从而进一步滤除离散噪点,最终得到预处理后的二值化图像M1。3.根据权利要求1所述的基于视频图像的列车前方障碍物检测方法,其特征是,所述步骤4)的具体步骤为:401)对图像M3做纵向累加,得到图像在X轴上的累加投影,根据投影的峰值特征,将图像M3分为三个检测区域:轨道区域、轨道外侧区域、轨道内侧区域;402)根据区域特征,判断区域内是否存在障碍占据:在无障碍情况下,三个检测区域的特征为:轨道区域,两条轨道纵向累加值应具有相近的峰值,且与检测窗口高度相吻合;轨道外侧区域,纵向累加值平坦无跳变;轨道内侧区域,纵向累加值平坦无跳变;根据以上特征,将检测的障碍分为两类,第一类是轨道内侧及外侧的障碍占据,第二类是轨道遮挡障碍;如果轨道内侧和外侧区域存在障碍占据,纵向累加值将会存在跳变,跳变幅度和障碍占据的纵向尺寸有关;如果轨道存在障碍占据,轨道区纵向累加值将小于检测窗口的高度值,小于部分与轨道被遮挡区域大小有关;403)如果三个检测区域存在障碍占据,则判断障碍占据的X轴坐标区间:首先,对于轨道区域图像,做二值化取反处...
【专利技术属性】
技术研发人员:鹿浩,徐娟,梁苍,顾根瑞,
申请(专利权)人:河海大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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