基于单目视觉技术的铁路异物侵限监测系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文的选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 异物侵限监测系统设计方案 | 第14-21页 |
| ·监测系统的要求 | 第14页 |
| ·监测系统总体结构设计 | 第14-16页 |
| ·监测现场的设计 | 第16-17页 |
| ·监测点的设置原则 | 第16-17页 |
| ·监测现场的结构功能 | 第17页 |
| ·系统硬件设计 | 第17-19页 |
| ·系统软件设计 | 第19-21页 |
| 3 图像预处理 | 第21-28页 |
| ·图像预处理的必要性 | 第21页 |
| ·图像灰度化 | 第21-22页 |
| ·图像滤波 | 第22-28页 |
| ·常用滤波算法 | 第22页 |
| ·中值滤波法 | 第22-23页 |
| ·改进的开关中值滤波算法 | 第23-25页 |
| ·图像滤波仿真实验 | 第25-28页 |
| 4 轨道图边缘检测 | 第28-49页 |
| ·轨道线检测简述 | 第28页 |
| ·经典的边缘检测算法 | 第28-32页 |
| ·微分算子法 | 第28-30页 |
| ·最优算子法 | 第30-32页 |
| ·拟合法 | 第32页 |
| ·基于改进蚁群算法的边缘检测 | 第32-49页 |
| ·蚁群算法简介 | 第33-34页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第34-36页 |
| ·基于蚁群算法的图像边缘检测 | 第36-38页 |
| ·算法中的主要参数分析 | 第38-40页 |
| ·基于改进蚁群算法的图像边缘检测 | 第40-43页 |
| ·边缘检测仿真实验 | 第43-49页 |
| 5 异物入侵监测 | 第49-60页 |
| ·摄像机的安装 | 第49-50页 |
| ·视频监测综述 | 第50-52页 |
| ·摄像机和障碍物的监测关系 | 第50-51页 |
| ·常用视频监测方式 | 第51-52页 |
| ·入侵监测设计 | 第52-60页 |
| ·确定轨道线位置 | 第52页 |
| ·障碍物初步监测 | 第52-53页 |
| ·障碍物精确监测 | 第53-54页 |
| ·异物入侵监测判断步骤 | 第54-55页 |
| ·异物入侵监测仿真实验 | 第55-58页 |
| ·实验结果统计 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第65页 |
