【摘 要】
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鉴于列车接近时预警缺失会使现场作业人员面临安全风险,并且现存的人工三点防护方法、基于雷达的车辆接近预警方法及其他方法并不完善,同时为实现对现场列车的准确检测,现提
【机 构】
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兰州交通大学自动化学院,甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61763023);长江学者和创新团队发展计划(IRT_16R36)
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鉴于列车接近时预警缺失会使现场作业人员面临安全风险,并且现存的人工三点防护方法、基于雷达的车辆接近预警方法及其他方法并不完善,同时为实现对现场列车的准确检测,现提出一种基于光流法检测来车的轨旁作业人员安全防护策略。该策略利用光流法的视频检测方法检测铁路现场防护区段车辆的运动情况。算法采用两级判别结构,首先利用光流法捕捉视频中的运动物体,其次根据不同运动物体在视频中同一位置的不同面积占比,辨别视频中的运动物体是否为钢轨上行驶的列车。由铁路现场拍摄的视频实验可得,在现场视线较清晰的条件下,该防护策略能够准确检
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