基于立体视觉的地铁异物侵限分析

摘要

随着城市化进程的推进，交通问题日益凸显，为了进一步提高城市交通承载力，许多城市不断加大地铁建设的力度，由此所衍生的地铁运行安全问题也开始备受关注。地铁限界是保证地铁安全运行的空间范围，当有异物侵入限界时，就会对地铁车辆的运行安全产生很大的威胁。利用非接触式检测技术快速、准确地检测出侵限异物，对保证地铁运行安全具有十分重要的意义。
　　论文在分析了激光扫描和立体视觉两种限界检测技术优缺点的基础上，确定了激光扫描技术和立体视觉技术相结合的检测方案。由于基于激光扫描的限界检测系统方案已比较成熟，本文着重研究了基于立体视觉的限界检测系统，作为激光扫描检测的补充手段。
　　本文主要完成以下4个方面的工作：
　　(1)利用Halcon视觉软件完成了摄像机标定，得到了摄像机的内、外参数，以此为基础，构建出摄像机成像模型。
　　(2)提出了自动特征点匹配和手动特征点匹配相结合的方案来进行特征点的匹配。其中，自动特征点匹配分三大模块分别是特征点定位、特征点描述以及特征点匹配，从特征点提取数量、运算时间两方面考虑，在特征点定位算法上选取了Surf，特征点描述算法选取了Surf，特征点匹配算法选取了Flann，三者组合能够满足实验要求。
　　(3)根据构建出的摄像机模型以及匹配出的特征点求解出了特征点的世界坐标，完成了特征点的三维重建。
　　(4)依据地铁限界坐标系以及地铁限界标准构建出了限界空间，并将特征点转换到限界空间中，在此基础上，完成了对特征点侵限的判定。
　　论文完成了实验室试验，试验结果表明，该系统能够比较准确地提取出异物的特征点，克服了误匹配以及漏匹配情况的发生，能够快速地完成异物侵限判定，无漏检，系统精度为厘米级，达到了预期的目的。