【摘 要】
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实时检测列车之间的距离是保障安全同时提高运能的重要途径，特别是位于弯轨上的列车之间的距离测量是测距的难点。为了推算和优化列车在弯道处的实时测距公式，文中提出了一种基于机器视觉在轨运行列车的弯道测距方法。该方法通过单目摄像机对轨道进行图像采集；利用OpenCV算法对采集到的图片进行处理和分析，采用神经网络方法拟合弯轨轨道线，实现动态提取所需要的轨道特征点；通过搭建数学模型可以推算和优化列车之间的测距
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（U1734211）；
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实时检测列车之间的距离是保障安全同时提高运能的重要途径，特别是位于弯轨上的列车之间的距离测量是测距的难点。为了推算和优化列车在弯道处的实时测距公式，文中提出了一种基于机器视觉在轨运行列车的弯道测距方法。该方法通过单目摄像机对轨道进行图像采集；利用OpenCV算法对采集到的图片进行处理和分析，采用神经网络方法拟合弯轨轨道线，实现动态提取所需要的轨道特征点；通过搭建数学模型可以推算和优化列车之间的测距公式。实验结果表明：在时间间距为40～50 ms之间测距系统的整体误差率小于9.11%。实现了测距与图像中获得到的其他信息进行有效融合与集成，能作为提高列车安全性能的重要判据之一。
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