研究目的
开发一种基于视觉的铁路线路监控系统，该系统能够利用单目摄像头和运动恢复结构技术检测并定位铁路上的障碍物。
研究成果
该方法成功估算了列车的线速度，并对铁路沿线识别出的物体进行了度量定位。通过利用先验信息和少量图像训练物体分类器，为铁路基础设施内的障碍物检测过程提供了有价值的贡献。
研究不足
当三台摄像机观测到的线条数量不足或匹配线条的位移过小时，代数算法可能会失效。该系统在转弯过程中对摄像机资产和角速度估计的性能并非最优。
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[IEEE 2018年第23届新兴技术与工厂自动化国际会议(ETFA) - 意大利都灵(2018年9月4日-7日)] 2018 IEEE第23届新兴技术与工厂自动化国际会议(ETFA) - 基于流形卡尔曼滤波的单摄像头铁路障碍物检测与定位系统
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[IEEE 2018年第23届新兴技术与工厂自动化国际会议(ETFA) - 意大利都灵(2018年9月4日-7日)] 2018 IEEE第23届新兴技术与工厂自动化国际会议(ETFA) - 基于流形卡尔曼滤波的单摄像头铁路障碍物检测与定位系统
DOI：10.1109/ETFA.2018.8502651
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
铁路线路监测对于保障列车在环境或人为破坏影响下安全平稳运行至关重要。本研究提出了一种专为利用机车搭载单目相机开展铁路基础设施监测作业而设计的运动恢复结构（SfM）流程。我们基于射影几何数学原理开发了动态重建工具，通过点、线、整体物体及其他已知元素的三角测量技术解决定位问题。利用场景结构的先验知识（已知轨距）和相机内参，可实现列车轨迹与检测物体的度量级三维重建。本方法融合计算机视觉技术进行关键要素检测，并采用贝叶斯滤波对特征集进行分类。我们专门开发了轨道几何识别算法，运用基于线条的方法评估相机位姿?；谡庑┏跏脊兰浦?，流形无?？ǘ瞬ㄆ鞫晕冉∑ヅ涞奶卣骷写?，融合多源相机方位线索并通过RANSAC获取最优解，从而实现检测物体的三角测量与定位。研究通过真实场景数据采集分析验证了所获结果的可靠性。
作者：
Federica Fioretti，Emanuele Ruffaldi，Carlo Alberto Avizzano
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