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机器视觉与铁路货车超限监测应用研究

孙丽丽  
【摘要】:机器视觉是一个发展十分迅速的前沿性研究领域,并正在成为计算机科学的主要研究领域之一。机器视觉技术应用潜力巨大,可以说,需要人类视觉的场合几乎都需要机器视觉。更值得一提的是,由于人类生理限制,许多人类视觉无法感知的场合如精确定量感知、危险场景感知、人力无法到达场景感知等,机器视觉更显其优越性。机器视觉的发展不仅将大大推动智能系统的发展,也将拓宽计算机与各种智能机器的研究范围和应用领域。 本文以机器视觉理论为基础,以实现列车货物装载限界的计算机自动监测与判定为应用背景,结合计算机数字图像处理、图像分析等知识与算法,重点研究机器视觉的前两个阶段——低层视觉和中层视觉。在低层视觉部分,利用各种数字图像处理技术对图片进行预处理,消除干扰,给出图像自动分割算法,将目标物与背景区分开来,并对目标物进行各种方法的边缘检测。在中层视觉部分,除仍采用必要的手段进行图像处理外,识别出目标点的形心坐标,主要目标为通过一系列的坐标变换得到该点在世界坐标系中的坐标值。这里提出两种不同的变换方法——摄像机校准法和坐标变换法,并对后一种方法进行实际测试,初步实现依据图像二维信息重构货物三维轮廓信息,为实现铁路货车下部超限监测难题提供了一种解决思路,为研制实用的铁路货车超限实时图像监测系统打下了基础。 虽然由于实验条件等诸多因素影响,使得货物三维轮廓点的理论计算值与实际监测值之间还存在一定的差距,精度尚不能满足实际需求,需进一步进行理论、算法和系统改进。


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