【基于卷积神经网络的道口智能监控系统】是一种利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）来提升铁路道口安全防护的智能系统。该系统设计的主要目的是减少交通事故和提升交通效率，确保行人、车辆和列车在铁路道口的安全。
系统设计包括三大部分：**系统总体设计**、**系统硬件布局设计**和**系统软件设计**。在系统总体设计中，通过安装在道口附近的摄像机捕获图像，利用CNN进行智能识别，对行人、车辆和列车的动态进行实时监控。在接收到来车信号后，系统会触发报警器和信号灯，警示行人和车辆避开道口，同时在发现道口有滞留情况时发出警报，辅助人工干预。当列车完全通过后，系统自动控制栏木开启，恢复行人和车辆通行。
**系统硬件布局设计**包括道口室外设备（摄像机、补光灯、报警器、信号灯和栏木机）和监控值班室设备（服务器、显示器、终端机等）。室外设备安装在道口两侧，室内设备用于搭建和管理软件平台，进行视频采集、识别、处理、控制和存储。
**系统软件设计**则由图像识别软件和监控平台软件组成。图像识别软件专注于目标识别，如行人滞留和列车进出，以及自动控制报警和栏木操作。监控平台软件则用于显示道口状态、实时视频、历史视频查询、报警记录和系统管理。
然而，**现有目标特性识别算法的弊端**在于它们对外界环境的敏感性，如光线变化、天气条件和背景复杂性，这会影响算法的鲁棒性和准确性。基于物体大小、速度或特定特征的识别方法在实际应用中可能受限，尤其是在铁路平交道口这种复杂场景下。
**基于卷积神经网络的系统技术原理**克服了这些局限。CNN通过学习和提取图像特征，能够更好地适应环境变化，并能处理目标重叠、遮挡和不确定运动方向的问题。系统会确定检测区域，如危险区域（栏木之间）和安全区域（栏木之外），然后通过边缘检测找到栏木位置，以划定安全边界。使用边缘检测算子分析图像梯度变化，识别出物体边缘，尤其对于直线结构（如栏木）的检测，有助于准确地定位和识别。
这套系统是针对铁路道口安全需求而设计的，利用CNN的强大图像处理能力，提供无人值守的自动控制，有效地预防道口安全事故。通过李琦的研究，我们看到深度学习技术在智能交通系统中的潜力，它不仅能提升交通安全，还能优化交通流量管理，对整个交通科技与管理领域具有重要的参考价值。
