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。