基于机器视觉的铁路路轨障碍物自动检测系统研究

随着铁路运输业的快速发展，对于铁路路轨的高效检测和维护成为关键。传统的依靠人工视觉和常规手段已无法满足高速列车安全运行的需求。因此，路轨自动检测系统及障碍物识别技术的研究显得尤为重要。浙江大学信息学院硕士研究生宋娟针对这一挑战，选择了“路轨自动检测系统及障碍物识别技术”作为她的硕士论文研究主题。 论文的核心目标是设计一个基于机器视觉的系统，通过计算机自动识别可能对火车轮轨或路轨造成损害的障碍物，例如石块、异物等。这不仅有助于实时排除障碍，保障列车行驶安全，还推动了从人工检测向人机协同甚至完全自动化检测的转变。系统设计中，作者特别关注了图像特征提取、特征分析等数字图像处理技术的应用，这些技术为自动检测提供了理论支持。 系统架构采用了服务器/客户端的分布式模型，终端设备通过TCP/IP协议与服务器进行通信。在视觉算法部分，研究者改进了图像滤波、增强、边缘检测以及二值化算法，对路轨图像进行预处理，以提高识别精度。铁路框架提取算法在此过程中发挥了重要作用，它帮助定位和缩小搜索范围，提高了检测效率。此外，论文还提出了一种直方图特征分析方法，通过对路轨和枕木线条完整性的分析，结合纹理破坏阈值，实现了障碍物的精确识别。 为了验证算法的有效性，研究者在仿真环境下的视频和图片样本库上进行了测试，实验结果证明了所提出的路轨障碍物识别算法具有较高的实用性，为路轨自动检测提供了一种可行的解决方案。这不仅解决了实际问题，也探索了全自动检测设计的新途径，对未来铁路安全管理具有重要意义。 宋娟的硕士论文深入探讨了路轨自动检测系统的关键技术，尤其是在障碍物识别方面的创新算法，为铁路运营的智能化和安全性提升做出了贡献。这一研究对于提升我国铁路行业的技术水平和保障行车安全具有重要的理论价值和实践指导意义。