随着高速铁路及城市轨道交通的快速发展,轨道交通安全已越来越重要。在高速铁路跨越和并行既有线施工或正常运营的过程中,时常会出现异物侵界进入轨道的情况,对行车安全产生严重隐患。因此本论文结合双目立体视觉研究设计异物侵界检测报警系统具有重要的意义。双目立体视觉原理模拟人的双眼对同一物体从不同角度拍摄图像,通过立体匹配等图像处理运算求得视差,再利用三角测量原理恢复出被拍摄物体的三维信息。论文首先对双目立体视觉系统的相机标定、图像处理、立体匹配、三维重建等关键技术进行了研究。利用Harris角点检测算法提取特征点,并将特征点数据用于基于BP神经网络的相机标定;通过对原始图像进行灰度修正、去噪滤波、对比度增强、差分运算、二值化等图像处理,提取特征对象;通过立体匹配获得图像坐标后,建立三维重建模型,从而获得物体的三维信息。论文分别从算法、硬件和软件设计三个方面对双目立体视觉侵界检测系统进行了详细阐述。算法设计主要包括基于限界平面拟合的标定算法和基于速度优化与列车辨别的实时检测算法设计;系统硬件采用双目相机、PC104等组成图像采集、存储及运算的平台;软件设计分为上位机软件和下位机软件,上位机由远程标定模块、手动检测模块和无线通信模块组成,实现监控中心的相关操作;下位机由限界标定模块、实时检测模块和无线通信模块组成。软件系统利用VC与MATLAB混合编程、多线程处理及串口通信等技术实现异物侵界检测报警的功能。论文最后分析了双目立体视觉侵界检测系统的精度及结构参数对其性能的影响,并提出了改进精度的方法,搭建实验系统进行了验证。本系统目前已完成在实验室及现场环境下的试验与试运行,实现了准确高效的异物侵界检测报警功能。