基于RGB-D视频的地铁异物风险检测方法研究

• 作者: 刘伟铭 李静宁 杜逍睿
• 来源期刊: 铁道标准设计
• 学科: 交通运输
• 关键词: 地铁站台 异物风险 地铁安全 目标检测 ViBe RGB-D视频
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 铁路客站/地铁车站
• 页码范围: 110-115
• 页数: 6页
• 分类号: U231+.92
• 语种: 中文
• DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.202001020011

摘要

地铁异物影响乘客出行安全和列车行车安全,随着自动驾驶时代的到来,采用先进技术检测地铁异物风险是保障地铁安全的重要途径.深度传感器广泛应用在目标检测等领域,弥补彩色信息不足.因此本文采集地铁列车门及屏蔽门间风险区域的RGB-D视频,设计融合深度和颜色信息的异物风险检测算法.首先,提出RGB-D+背景建模(ViBe)算法的异物目标检测方法,通过新增深度模型和融合深度和颜色的像素模型,并在模型更新策略中增加深度判断条件,实现对异物目标的准确检测;然后通过基于RGB-D+最小外接矩形法的异物尺寸近似计算方法,完成异物风险判断.研究结果表明:提出的RGB-D+ViBe异物目标检测方法在不同光照环境下达到90％以上的准确率,鲁棒性和准确性明显高于基于单一图像的ViBe算法;同时异物尺寸方法检测精度达到1mm,能够准确判断异物风险.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘伟铭		100	860	16.0	24.0
2	李静宁		3	0	0.0	0.0
3	杜逍睿		2	0	0.0	0.0