【摘 要】
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随着计算机视觉技术的飞速发展,利用计算机视觉技术对铁路线路安全保护区进行安全监测成为可能。针对铁路线路安全保护区几种典型异物入侵的鲁棒和有效检测问题,以铁路落石检测和铁轨弹条缺失检测算法设计为重点,开展基于视频的铁路异物入侵检测技术研究。主要从以下几个方面展开研究:（1）针对铁路落石等小型异物入侵的鲁棒有效检测问题,提出了一种基于聚合通道特征和纹理特征的铁路落石检测算法。利用邻域传播思想,通过对单
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随着计算机视觉技术的飞速发展,利用计算机视觉技术对铁路线路安全保护区进行安全监测成为可能。针对铁路线路安全保护区几种典型异物入侵的鲁棒和有效检测问题,以铁路落石检测和铁轨弹条缺失检测算法设计为重点,开展基于视频的铁路异物入侵检测技术研究。主要从以下几个方面展开研究:（1）针对铁路落石等小型异物入侵的鲁棒有效检测问题,提出了一种基于聚合通道特征和纹理特征的铁路落石检测算法。利用邻域传播思想,通过对单帧均值滤波后的前N帧视频图像取平均实现背景建模,以此增强背景模型的实时性和鲁棒性;利用边缘检测和累计概率Hough变换算法实现铁轨的自适应检测,有效划分背景模型中铁轨安全预警区域;利用大津法实现安全预警区域各通道的自适应分割,决策融合获得初步检测结果;协同利用HSV颜色空间特征和LBP纹理特征,去除初步检测结果中的阴影,削弱光照对检测的影响;结合随机更新机制对背景模型进行实时更新。实验结果表明该算法能够有效实现铁路落石入侵检测。（2）针对铁轨弹条缺失的鲁棒有效检测问题,提出了一种基于改进Yolov3算法的铁轨弹条缺失检测算法。构建以卷积神经网络Dark Net-53为主的网络结构,在每一层卷积层后加入残差块结构,加强了网络的特征学习能力;采用小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent,MBGD）调整网络结构参数;利用特征金字塔（Feature Pyramid Network,FPN）结构加强网络层特征复用,提升小目标检测精度;采用非极大值抑制（Non-Maximum Suppression,NMS）算法筛选分类候选框;引入Focal Loss损失函数解决正负样本不平衡的问题。实验结果表明该算法能够有效实现铁轨弹条缺失检测。（3）结合前述理论和方法,基于pyqt5研制了基于视频的铁路异物入侵检测软件。该软件具有系统管理、设备管理、铁路异物入侵监测、铁轨弹条缺失监测、异常报警监测等模块。
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