传统的盲区障碍物识别方法受到高速列车惯性的影响，导致识别结果不精准。为此，提出基于机器视觉的轨道车辆侧向盲区障碍物识别方法。在确定静态障碍物区域后，利用机器视觉方法分析不同目标轮廓，确定图像之间的变换关系，得到归一化图像坐标。计算不同图像之间的轮廓相似程度，完成静态障碍物识别。通过机器视觉的差分法提取出动态运动障碍物区域，计算立体置信度和平面置信度，由此识别动态运动障碍物。结果表明：该方法的灰度直方图检测结果与标准图像基本一致，证明其具有精准的识别效果。
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