多阈值与像素追踪技术在有轨电车轨道识别中的应用

"基于多阈值与像素点追踪的轨道识别技术是针对有轨电车安全运营的一种重要解决方案。该技术旨在提高障碍物检测的效率和准确性，确保行车安全。通过结合多阈值分割和像素点追踪，算法能够有效地识别轨道，尤其是在直道和弯道上。" 在有轨电车系统中，高速行驶和大客流量使得安全问题至关重要。当存在障碍物时，无论大小，都可能对行车安全构成威胁。传统的检测方法依赖于人工检查和司机的目视探测，但这种方法效率较低且易受人为因素影响。随着技术的发展，基于图像视觉的智能处理方法因其快速响应、低成本和强分类能力而受到青睐，尤其是在有轨电车障碍物检测中。 然而，实际图像中往往包含大量无关信息，这降低了检测效率和准确性。因此，准确提取轨道区域成为关键。现有的轨道识别方法虽少，但可以从车道线检测技术中借鉴，如基于模型和基于特征的方法。基于模型的方法通过匹配预先定义的模型来寻找轨道，而基于特征的方法则利用轨道的亮度、色彩和纹理信息。 传统的阈值法和边缘检测法在简单场景下表现良好，但在复杂背景中效果欠佳。例如，迭代阈值法和Otsu's方法可能在复杂环境下失效，而Canny或Sobel边缘检测算子对噪声和复杂背景的线性目标识别能力有限。基于傅里叶-Mellin变换的方法在一定程度上能抵抗噪声，但对弯道和严重干扰的处理能力不足。 有轨电车运行环境的复杂性，包括变化的背景、频繁的弯道和坡度以及阴影干扰，增加了识别难度。因此，研发具有强抗干扰性的轨道识别算法变得尤为关键。提出的基于多阈值与像素点追踪的轨道识别算法，通过多阶段阈值分割来确定轨道区域，并通过像素点追踪提取特征点，构建适合直道和弯道的轨道方程，以实现更准确、适应性强的轨道识别。 此算法首先利用多阈值策略将轨道区域从背景中分离出来，这种方法可以适应不同光照和背景条件下的图像。然后，通过像素点追踪，算法可以捕捉和连接轨道的连续特征，即使在弯道或存在少量噪声的情况下也能保持稳定。最后，通过合适的曲线模型拟合追踪到的特征点，建立轨道的数学表示，从而实现对直道和弯道的精确识别。 这种技术对于提升有轨电车系统的安全性和自动化水平具有重要意义，为实时障碍物检测提供了有效工具，有助于减少事故风险，保障乘客和设施的安全。