超限货物运输列车异物侵入数据智能检测仿真

作者：王苏林; 吕燕梅

来源：计算机仿真, 2020, 37(02): 154-158.

• 超限货物运输列车
• 异物侵入数据
• 智能检测
• 背景差分

对超限货物运输列车侵入异物进行智能检测,能够有效降低超限超重货物运输事故的概率,对保障铁路货运安全具有重要意义。针对当前超限货物运输列车图像异物侵入检测方法受到采集频率的影响,列车高速行驶时,异物侵入检测易存在漏检的情况,提出基于背景差分和形态学腐蚀操作的超限货物运输列车异物侵入数据智能检测方法。针对超限货物运输列车运行场景抖动特点,设计抖动补偿算法,消除超限货物运输列车图像抖动的像素部分。通过背景差分算法获取超限货物运输列车图像背景,再利用背景帧与当前帧的差分获得二值图像,最后对所得二值图像进行形态学腐蚀膨胀操作和阴影消除,获取异物侵入目标区域。实验结果表明,所提方法可准确检测出超限货物运输列车侵入异物,对保证铁路运输具有重要的现实意义。

• 单位
  西南交通大学希望学院