基于分段曲线模型的铁路轨道检测算法

摘要：

针对现有铁路轨道检测识别算法的准确性和鲁棒性不高的问题,提出一种基于直线和双曲线相结合的分段曲线模型实现轨道线的检测、跟踪与验证.本算法首先依据轨道图像的边缘信息,通过多约束条件下的Hough变换初步检测轨道位置,确定轨道线消隐边界并标定近远景区域.然后,在近景区域,采用直线模型实现前方直轨拟合;在远景区域,融合轨间距离、轨道方向和像素灰度等先验知识构造边界置信度函数,设定可漂移窗口搜索算法完成特征点提取,以最小二乘法进行双曲线模型拟合.最后,依据模型切换及窗口搜索策略完成轨道线的跟踪.测试结果表明:该算法不仅较好地解决了弯轨描述问题,而且提高了检测的准确性和鲁棒性.

关键词：列车前方环境理解、铁轨检测、分段曲线模型、消隐点估计

所属期刊栏目：14

分类号：U298.12(铁路运输管理工程)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61164010

在线出版日期：2017-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：355-363