計算機視覺和圖像處理技術在地鐵中的應用

陸嘯峰 蘇州大學計算機科學與技術學院

1 計算機視覺和圖像處理技術

1.1 計算機視覺檢測技術

計算機視覺檢測可以完成對圖像，色彩，深度的數據的檢測。除此之外還可以采用超聲波，x射線和紅外線進行檢測。同時還采用了PCB視覺算法檢測對象，通過模板匹配法，樹法，檢驗法，匹配圖方法對被檢測對象進行視覺檢測。只檢測他目標的普通特性，不對比任何參考模式，只要不符合預先設定的要求和規則，那么就是不合格的檢測。

1.2 圖像處理技術

計算機視覺處理技術主要依賴于圖像處理技術。它主要包括三方面的內容，一是通過處理圖像的對比度，改善圖像的細節部分，提高檢測視頻圖像質量的技術。通過利用計算機視覺技術對圖像的灰白度進行修改來增強圖像的效果。二是在傳輸，接收和處理過程中，因為各種干擾因素導致圖像的采集設備，的錯誤，造成圖像變形。比如在光電轉換的過程中，感光元件的靈敏度不一致，模數轉換過程產生的噪聲，傳輸過程中的失真，以及其他人為因素等等，都會使圖像失真，造成圖像變形。圖像處理技術就包括去除噪聲，還原本來的圖像的功能。三是圖像處理技術可以提高圖像的細節和輪廓的邊緣。這樣可以得到完整的檢測物理的邊界，使檢測目標物體從圖像中分離出來或者將需要檢測的區域從這個物體表面檢測出來。圖像處理的本質是根據像素的頻譜特性，顏色灰度值，紋理與空間特性進行分類。按照每一部分的紋理和灰度值，都滿足某一種均勻測量度量進行分割。此外，還需要經過數據編碼和傳輸，邊緣的細節的強化，特征的提取，圖像的識別和處理，將輸出后的圖像的質量和效果都有很大的提高，以便于計算機對圖像進行分析和處理。

1.3 移動物體的提取跟蹤與識別分析方法

使用計算機視覺處理人工智能和對視頻圖像進行分析，能夠從中提取出各種有用的信息，然后根據我們設計的規劃對提取特征信息進行分析。如果有提前預設好的規則被破壞，就會立即產生報警提示。移動目標物體的提取就是對于移動中的物體在去除各種外界因素的干擾的情況下，通過簡單的噪聲過濾和區域整合來進行提取。移動目標物體的跟蹤是實現任何一項智能視頻檢測分析系統所需要的前提。跟蹤的算法有很多種，有的是根據被檢測物體的位置顏色進行分析，有的是根據移動目標的運動方向速度和加速度的狀態來推測下一個移動的位置。移動目標物體的識別檢測經過兩個過程，一是計算機檢測系統的學習過程，另一個是計算機檢測系統學習后的結果以及對于新出現目標物體的識別過程。才幾點測，一個新的目標物體，系統將它與已經建立好的模型進行對比，從而找出與他最相似的匹配作為他的標簽。

2 計算機視覺和圖像處理技術在地鐵中的應用

軌道是地鐵運行過程中十分重要的一部分，它直接決定了地鐵在運行過程中的安全。在地鐵軌道檢測中運用計算機檢測技術能夠及時的發現地鐵軌道中的磨損狀況和配件缺失等情況，以便相關部門及早的做出維修。這樣能夠帶的降低地鐵事故率，消除了地鐵運行過程中的最大安全隱患。

2.1 軌道損傷檢測

隨著地鐵列車行車密度的增加，每天有不同的地鐵列車在同一軌道上進行行進。這種高密度的作業很容易讓軌道的鋼軌和列車輪接觸的地方由于撞擊而產生磨損，從而使其壽命縮短。對地鐵鋼軌軌道使用計算機視覺檢測技術能夠在不影響車鎖和高密度的作業的情況下，不損傷鋼軌能夠提高地鐵工作人員的人身安全，同時能夠準確的向維修技術部門提供鋼軌損傷的信息。

2.2 地鐵接觸網檢測中的應用研究

接觸網是地鐵運行過程中的重要設施，它的技術參數是否滿足要求直接影響到那一天的安全運行，接觸網導線磨耗，使得接觸網的導線變細，就會在接觸的過程中導致流量下降，接觸網拉出的值，如果超過規定的數值，就會造成刮弓。這些問題都會給地鐵運行造成很大的安全隱患，影響其正常運行。

3 結束語

計算機視覺和圖像處理技術在地鐵中的應用十分廣泛。在目前的地鐵軌道和扣件的檢測中，應用計算機視覺技術和圖像處理技術能夠提高工作效率，而且還能節省人力，相對于以往的軌道檢測較為安全，其檢測的準確性也相當高。