【摘 要】
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风沙灾害严重威胁着沙漠铁路的正常运营,甚至导致列车停运、脱轨、侧翻等高危险性事故的发生。铁路部门亟需研发可实时检测铁道沙埋状况的预警系统。鉴于此,本文提出了基于图像处理技术对铁道积沙实施检测、对沙害等级进行判定的基本方法。本文完成的内容包含以下几个部分:首先,基于新疆哈密某铁路路段获得的图像数据,运用数字图像处理技术对钢轨积沙情况进行了检测和分析,确定了利用图像中钢轨像素占比的变化进行钢轨沙埋程度
【基金项目】
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宁夏回族自治区创新领军人才培养计划项目（2020GKLRLX08）; 宁夏回族自治区重点研发计划项目（2018BFH03004）——荒漠化地区光伏电能高效预测关键技术合作研究; 国家自然科学基金地区项目（12064034）——风沙环境下非均匀分布积尘对光伏板发电性能影响机理及其预测模型研究
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风沙灾害严重威胁着沙漠铁路的正常运营,甚至导致列车停运、脱轨、侧翻等高危险性事故的发生。铁路部门亟需研发可实时检测铁道沙埋状况的预警系统。鉴于此,本文提出了基于图像处理技术对铁道积沙实施检测、对沙害等级进行判定的基本方法。本文完成的内容包含以下几个部分:首先,基于新疆哈密某铁路路段获得的图像数据,运用数字图像处理技术对钢轨积沙情况进行了检测和分析,确定了利用图像中钢轨像素占比的变化进行钢轨沙埋程度表征的新方法,为基于计算机图像处理技术实现铁路沙害的自动检测和预警提供重要理论基础。其次,研究了晴天条件下铁路轨道积沙图像处理方法。通过对多种算法处理效果的对比,确定采用区域分割算法对无阴影铁道积沙进行检测;并新建立了利用掩膜技术,结合阈值分割算法和阴影算法对有阴影钢轨积沙进行有效检测的新方法。基于此,结合现有铁道沙害分级方法,提出了基于图像信息的铁道沙害等级划分的数学模型。最后,利用单尺度Retinex算法处理雾天和沙尘天气下铁道积沙图像。基于MATLAB软件中GUI界面实现了本文算法的图像可视化,经过处理能够得到钢轨占比,并且确定沙害等级。本文研究成果为建立实用化的铁道积沙预警系统提供理论依据,对于铁路相关技术的研发也有着十分重要的现实意义。
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