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基于图像处理的轨旁信号机识别方法
文献摘要：
信号机是用于指挥列车运行的重要信号设备.为了进一步保障行车安全,文中提出了一种基于图像处理的准确定位轨旁信号机并识别其颜色信号的方法.该方法根据先验值提取ROI,对ROI图像在RGB色彩空间进行颜色分割以剔除无关背景干扰,同时利用形态学处理降噪.对处理后的图像进行霍夫圆变换来提取信号机的候选圆,并根据信号机位于轨道右侧的位置特点定位出指挥当前轨道列车运行的信号机,然后通过分析定位出的信号机区域内的像素值信息来识别其颜色信号.实验结果表明,该方法能精确定位和识别轨旁信号机,对单一红、黄、绿3种颜色的信号识别率分别为91.42％、85.00％和94.29％.
文献关键词：
轨旁信号机;图像处理;颜色分割;形态学处理;边缘检测;轨道定位;霍夫变换;信号机识别
中图分类号：
作者姓名：
冯俊逸;沈拓;张轩雄
作者机构：
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093;同济大学 上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室,上海201804
文献出处：
引用格式：
[1]冯俊逸;沈拓;张轩雄-.基于图像处理的轨旁信号机识别方法)[J].电子科技,2022(08):53-57
A类：
轨旁信号机,信号机识别,轨道定位
B类：
列车运行,信号设备,行车安全,准确定位,颜色信号,先验,ROI,RGB,色彩空间,颜色分割,背景干扰,形态学处理,降噪,换来,取信,机位,点定,轨道列车,像素,精确定位,种颜色,信号识别,识别率,边缘检测,霍夫变换
AB值：
0.307644
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