基于机器视觉的轨道交通线路异物检测技术研究的开题报告

基于机器视觉的轨道交通线路异物检测技术研究的
开题报告
一、研究背景
轨道交通系统是现代城市的重要交通模式之一，其运营的安全性对公共交通系统的稳定运作和城市发展具有重要意义。

在轨道交通运行过程中，由于各种因素的影响，可能会出现异物（如未捡清的垃圾、石子等）附着在铁轨或者道岔上，这些异物会对列车和乘客的安全构成潜在的威胁。

因此，如何对轨道交通线路进行快速、准确、自动化的异物检测成为了一个重要的课题。

随着计算机技术和视觉算法的发展，机器视觉技术在工业领域得到日益广泛的应用。

机器视觉技术主要依托摄像机对目标物的采集，通过图像处理和模式识别技术对图像信息进行提取、分析和处理，从而达到对目标检测和识别的目的。

因此，基于机器视觉的轨道交通线路异物检测技术成为了研究的重点之一。

二、研究目的
本研究旨在设计一种基于机器视觉的轨道交通线路异物检测技术，通过对轨道交通线路的摄像数据进行采集、处理和分析，建立异物检测模型，从而实现快速、准确、自动化的线路异物检测。

具体来说，本研究的研究目的包括以下几个方面：
1. 系统分析轨道交通线路异物检测的技术实现方式和可能遇到的问题。

2. 设计一种基于机器视觉的轨道交通线路异物检测系统，包括硬件设备和软件系统。

3. 对现有的机器视觉技术以及线路异物检测相关算法进行学习和研究，并根据需求选择适合的算法和模型。

4. 进行实验数据采集，利用制定的算法及模型进行数据处理和实验
分析，验证系统的识别及检测算法的准确性和实用性。

三、研究内容及步骤
1. 轨道交通线路异物检测技术方案的确定：根据实际需求，评估各
种机器视觉技术方案的优劣，确定最佳的异物检测方案。

2. 数据采集和处理：通过图像采集设备采集轨道交通线路的图像数据，进行数据预处理、去噪和增强等处理，降低背景噪声对异物检测的
影响。

3. 图像分割与特征提取：利用图像分割算法将图像分为不同的区域，提取出异物特征，如纹理、形状、大小等。

4. 探究异物检测算法：根据研究方案确定合适的异物检测算法，突
破算法上运用。

5. 系统集成与实验验证：将异物检测算法和技术方案集成到系统中，利用在步骤2中采集到的数据验证算法和系统的准确性和可靠性。

四、预期成果
本研究预期具有以下成果。

1. 设计出一套基于机器视觉的轨道交通线路异物检测系统，具有高效、准确、可靠的特点。

2. 验证使用的算法可以通过带噪声的图像数据检测到不同形状和大
小的异物，并具有较优的识别率和速度。

3. 提出适用于此类问题的基于深度学习的异物检测算法，其可以通
过特征提取、建模、测试和优化针对不同异物类型实现高效、准确的处理。

四、研究意义
轨道交通线路异物检测技术研究能够有效预防在轨道交通运行过程
中由异物引起的列车事故，提高公众对轨道交通的安全感，对于加强公
共交通系统的发展和提升城市形象具有重要意义。

同时，该技术也可具有广泛的应用前景，在其他轨道交通领域、工业自动化等领域中具有广泛的应用前景。