[发明专利]基于视频图像的列车前方障碍物检测方法

权利要求书

1.一种基于视频图像的列车前方障碍物检测方法，其特征是，包括如下步骤：

1)对视频图像M0进行预处理，得到预处理后的二值化图像M1；

2)建立障碍检测窗口：根据直线轨道模型特征，对M1图像进行轨道拟合检测，根据轨道检测结果，截取以轨道区域为主体的检测窗口图像M2；

3)根据图像M2中两条轨道的四个端点坐标，按照反透视变换算法对图像M2进行反透视变换得到图像M3；

4)分别对图像M3像素值的纵向和横向进行累加，判断是否存在障碍占据，并对障碍占据进行定位；

5)根据障碍占据尺寸进行障碍危险预警；

6)根据步骤5)的结果在视频图像中实时标注障碍占据区域。

2.根据权利要求1所述的基于视频图像的列车前方障碍物检测方法，其特征是，所述步骤1)中的具体内容是：依次从视频中提取一帧图像M0，对图像M0进行降噪、增强处理，然后对增强后的图像进行边缘检测和二值化处理，将彩色视频图像转换成黑白图像，依次采用腐蚀和膨胀方法对二值化后的图像进行形态学处理，从而进一步滤除离散噪点，最终得到预处理后的二值化图像M1。

3.根据权利要求1所述的基于视频图像的列车前方障碍物检测方法，其特征是，所述步骤4)的具体步骤为：

401)对图像M3做纵向累加，得到图像在X轴上的累加投影，根据投影的峰值特征，将图像M3分为三个检测区域：轨道区域、轨道外侧区域、轨道内侧区域；

402)根据区域特征，判断区域内是否存在障碍占据：

在无障碍情况下，三个检测区域的特征为：

轨道区域，两条轨道纵向累加值应具有相近的峰值，且与检测窗口高度相吻合；

轨道外侧区域，纵向累加值平坦无跳变；

轨道内侧区域，纵向累加值平坦无跳变；

根据以上特征，将检测的障碍分为两类，第一类是轨道内侧及外侧的障碍占据，第二类是轨道遮挡障碍；如果轨道内侧和外侧区域存在障碍占据，纵向累加值将会存在跳变，跳变幅度和障碍占据的纵向尺寸有关；如果轨道存在障碍占据，轨道区纵向累加值将小于检测窗口的高度值，小于部分与轨道被遮挡区域大小有关；

403)如果三个检测区域存在障碍占据，则判断障碍占据的X轴坐标区间：

首先，对于轨道区域图像，做二值化取反处理，轨道遮挡障碍区像素值为1，而正常轨道区的像素值为0；然后，用轨道区域二值化取反后的纵向累加值替代原来轨道区的纵向累加值；最后，根据检测障碍占据的尺寸要求，设定纵向累加值跳变检测门限，对于超出门限的跳变区域提取其横向坐标区间{(Sx_n,Ex_n)}，n＝1,2,…,N，其中，Sx_n表示第n个跳变区的起始x轴坐标，Ex_n表示第n个跳变区的终止x轴坐标，N表示跳变区个数，即存在障碍占据的横向坐标区间个数；

404)对于障碍占据区间分别进行横向累加，判断每个障碍占据的Y轴坐标区间：从左往右，依次截取图像M3中的障碍占据横向坐标区间的图像A_n，n＝1,2,…,N；

对截取的图像分别进行横向累加，得到图像在Y轴上的累加投影，根据各图像累加值的跳变，可以分别得到每个横向坐标区间(Sx_n,Ex_n)上的障碍占据的Y轴坐标区间{(Sy_n,k，Ey_n,k)}，n＝1,2,…,N，k＝1，2，…，K_n，其中Sy_n,k和Ey_n,k分别表示横向坐标区间(Sx_n,Ex_n)上第k个障碍占据的起始和终止y轴坐标，K_n表示横向坐标区间(Sx_n,Ex_n)上存在的障碍占据个数；以上检测出的障碍占据总数为。