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题名基于RGB-D视频的地铁异物风险检测方法研究
被引量：4
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作者
刘伟铭
李静宁
杜逍睿
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机构
华南理工大学土木与交通学院
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出处
《铁道标准设计》
北大核心
2021年第1期110-115,共6页
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基金
国家“十三五”重点研发计划项目(2016YFB1200402)
2015年广东省高端装备制造产业标准编制项目。
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文摘
地铁异物影响乘客出行安全和列车行车安全,随着自动驾驶时代的到来,采用先进技术检测地铁异物风险是保障地铁安全的重要途径。深度传感器广泛应用在目标检测等领域,弥补彩色信息不足。因此本文采集地铁列车门及屏蔽门间风险区域的RGB-D视频,设计融合深度和颜色信息的异物风险检测算法。首先,提出RGB-D+背景建模(ViBe)算法的异物目标检测方法,通过新增深度模型和融合深度和颜色的像素模型,并在模型更新策略中增加深度判断条件,实现对异物目标的准确检测;然后通过基于RGB-D+最小外接矩形法的异物尺寸近似计算方法,完成异物风险判断。研究结果表明:提出的RGB-D+ViBe异物目标检测方法在不同光照环境下达到90%以上的准确率,鲁棒性和准确性明显高于基于单一图像的ViBe算法;同时异物尺寸方法检测精度达到1mm,能够准确判断异物风险。
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关键词
地铁站台
异物风险
地铁安全
目标检测
ViBe
RGB-D视频
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Keywords
subway platform
foreign objects risk
subway safety
target detection
ViBe
RGB-D video
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分类号
U231.92
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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