基于视觉的列车前向障碍物检测算法研究

摘要

现阶段列车前向环境完全由驾驶员进行观察,然而驾驶员驾驶列车时容易受疲劳等主观因素影响,容易对前向障碍物进行误判,造成列车运行的安全不确定性.本文提出一种基于视觉的列车前向障碍物检测算法,应用深度学习对轨道环境种前向障碍物进行检测,从而提升列车行驶的安全性.该算法基于目标识别网络SSD实现前向障碍物检测,该网络主要包含特征提取网络部分、额外卷积层部分以及网络预测层部分.为验证本文方法的有效性,对工业相机采集的视频数据集进行测试,结果表明本文方法对环境光强和大小的变化不敏感,适应范围广,鲁棒性高.