資料介紹
障礙物對(duì)列車的正常運(yùn)營(yíng)構(gòu)成了極大的安全隱患,鋼軌軌識(shí)別是實(shí)現(xiàn)障礙物檢測(cè)的關(guān)鍵步驟。鋼軌識(shí)別算法需要能夠快速有效地檢測(cè)列車前方鋼軌的位置,同時(shí)不能占用過多的計(jì)算資源,影響障礙物檢測(cè)程序的運(yùn)行速度。為解決上述問題,文中提出一種基于擴(kuò)展Har特征提取和 DBSCAN密度聚類的鋼軌識(shí)別算法。首先通過仿射變換、池化、灰度均衡仳、邊緣檢測(cè)等算法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,然后基于擴(kuò)展Haar特征提取圖像中鋼軌的特征點(diǎn),最后利用 DBSCAN算法對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行聚類,提取出有效的特征數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行曲線擬合,從而識(shí)別鋼軌的位置。通過車載實(shí)驗(yàn)結(jié)果表眀,該方法能夠在列車運(yùn)行過程中有效檢測(cè)到鋼軌的位置,滿足多場(chǎng)景、多工況的實(shí)際使用需求。
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