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保证铁路行车安全的重要手段之一就是防止铁路入侵行为的发生,在铁路沿线采用视频监控的方式则是预防铁路入侵的有效措施,但由于人工监控可靠性较差,因此采用基于计算机智能算法的铁路入侵检测系统就尤为必要。本文提出了基于多元入侵模式的铁路入侵智能检测方法,即一种对多目标和多组合行为铁路入侵行为建模的数学模型和基于方向场的铁轨识别模型,以及铁路入侵的动态目标检测算法流程。经轨道监控视频实验验证,提出的方法不仅可有效识别视频帧画面中的轨道,还可识别不同入侵目标并根据入侵对象的不同做出跟踪和预警,该方法对实现智能铁路入侵检测具有重要意义。
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电子设计工程
Electronic Design Engineering
第 27卷
Vol.27
第 17期
No.17
2019年 9月
Sep. 2019
收稿日期:2019-03-29 稿件编号:201903205
作者简介:张省伟(1983—),男,陕西武功人,硕士,讲师。研究方向:铁道机车教学与研究。
随着铁路运营里程的增加,保证铁路行车安全
的重要性也日益凸显,而铁路异物入侵是危害铁路
行车安全的重要因素
[1]
。防止铁路入侵行为危害行
车安全的有效措施就是做好铁路入侵的视频监测工
作,然而采用传统的人工监测方法不但工作量大,而
且容易发生疏漏。因此近年来智能视频监控被广泛
应用于铁路沿线监控的实际工作中,通过计算机分
析视频帧序列,从而实现智能铁路入侵行为检测
[2]
。
然而由于铁路入侵行为模式复杂,且入侵行为多样,
智能铁路入侵行为检测不仅需要准确地识别各类入
侵目标,并对目标进行跟踪及检测,还需要建立专门
算法对铁轨监控区域进行智能识别
[3]
。
文中在建立针对多元入侵模式的铁路异物入侵
数学模型的基础上,提出了对铁路入侵物行为的检
测方法,并提出了基于方向场的铁轨智能识别算法。
基于多元入侵模式的铁路入侵智能检测方法研究
张省伟,王 博
(西安铁路职业技术学院 牵引动力学院,陕西 西安 710026)
摘要:保证铁路行车安全的重要手段之一就是防止铁路入侵行为的发生,在铁路沿线采用视频监
控的方式则是预防铁路入侵的有效措施,但由于人工监控可靠性较差,因此采用基于计算机智能
算法的铁路入侵检测系统就尤为必要。本文提出了基于多元入侵模式的铁路入侵智能检测方法,
即一种对多目标和多组合行为铁路入侵行为建模的数学模型和基于方向场的铁轨识别模型,以及
铁路入侵的动态目标检测算法流程。经轨道监控视频实验验证,提出的方法不仅可有效识别视频
帧画面中的轨道,还可识别不同入侵目标并根据入侵对象的不同做出跟踪和预警,该方法对实现
智能铁路入侵检测具有重要意义。
关键词:铁路入侵;智能检测;轨道;安全
中图分类号:U298.1;TP391.4 文献标识码:A 文章编号:1674-6236(2019)17-0089-04
Research on intelligent detection method of railway intrusion based on multiple
intrusion mode
ZHANG Xing⁃wei,WANG Bo
(Dept. of Traction Power,Xi’an Railway Vocational & Technical Institute,Xi’an 710026,China)
Abstract: One of the important means to ensure the safety of railway traffic is to prevent the occurrence
of railway intrusion. The use of video surveillance along the railway is an effective measure to prevent
railway intrusion. However,due to the poor reliability of manual monitoring,computer intelligence based
algorithm is used. Railway intrusion detection systems are especially necessary. This paper proposes a
railway intrusion intelligence detection method based on multi-intrusion mode,which is a mathematical
model for modeling multi- objective and multi- combination behavior railway intrusion behavior and a
rail-track identification model based on directional field,and a dynamic target detection algorithm flow
for railway intrusion. . The orbit monitoring video experiment proves that the proposed method can not
only effectively identify the orbits in the video frame picture,but also identify different intrusion targets
and make tracking and early warning according to different intrusion objects. This method is of great
significance for realizing intelligent railway intrusion detection.
Key words: railway invasion;intelligent detection;track;safety
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