全自动无人驾驶列车障碍物检测的轨道区域检测算法
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作者:
作者单位:

1.清华大学 土木水利学院,北京 100084;2.中电建路桥集团有限公司,北京 100070;3.同济大学 上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室,上海 201804;4.同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室,上海 201804;5.上海理工大学 光电与计算机工程学院,上海 200093

作者简介:

盛 峰,教授级高工,博士生,主要研究方向为轨道交通控制、土木水利工程。 E-mail:s18663726777f@126.com

通讯作者:

曾小清,教授,博士生导师,工学博士,主要研究方向为轨道交通控制与安全。 E-mail:zengxq@tongji.edu.cn

中图分类号:

U239.5;TP391.41

基金项目:

校企战略性合作专项高速铁路绿色智能施工关键技术研究(kh0160020230946、LQKY2022-01-1);国家重点研发计划(2022YFB4300501);上海市科委课题(23DZ2204900)


Track Area Detection Algorithm for Obstacle Detection of Fully Automatic Driverless Train
Author:
Affiliation:

1.School of Civil Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China;2.Powerchina Roadbridge Group Co., Ltd., Beijing 100070, China;3.Shanghai Key Laboratory of Rail Infrastructure Durability and System Safety, Tongji University, Shanghai 201804, China;4.Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, China;5.School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China

Fund Project:

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    摘要:

    针对轨道交通全自动无人驾驶列车轨道障碍物检测领域中的轨道区域分割问题,提出一种基于视觉传感器的非接触式轨道区域检测算法。算法使用帧间差分阈值和灰度分布特征提取方法完成对视频图像数据的场景识别和标记;基于图像场景识别结果能够自适应调整参数输入的自适应边缘检测模块完成对图像的预处理和轨道轮廓的边缘检测;基于类滑动窗格的轨道区域边界搜寻模块构建滑动窗格搜索子模块和通带搜索子模块完成对轨道轮廓曲线的提取,最后使用卡尔曼滤波器提升检测结果的准确性和鲁棒性。实验结果表明该算法具备良好的检测性能。

    Abstract:

    A non-contact detection algorithm based on vision sensors is proposed to address the issue of track area segmentation in the context of fully automatic driverless trains for rail transit. The algorithm uses frame difference threshold and grayscale distribution feature extraction methods to perform scene recognition and labeling of video image data. Image preprocessing and edge detection of the track contour are completed by an adaptive edge detection module, which adjusts the parameter input based on the results of image scene recognition. The track area boundary search module consists of two submodules: the sliding pane search submodule and the passband search submodule, based on the sliding pane-like approach, in order to extract the track outline curve. Finally, a Kalman filter is used to improve the accuracy and robustness of the detection results. The experimental results show that the algorithm exhibits strong detection performance on track boundaries.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

盛峰,沈拓,谢远翔,张颖,曾小清,朱明昌,张轩雄.全自动无人驾驶列车障碍物检测的轨道区域检测算法[J].同济大学学报(自然科学版),2025,53(3):402~409

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  • 收稿日期:2024-01-05
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  • 在线发布日期: 2025-04-02
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