基于紅外與可見光融合的鐵路異物入侵檢測(cè)算法研究

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摘 要：隨著我國(guó)鐵路網(wǎng)的不斷完善，周界入侵的準(zhǔn)確檢測(cè)成為重要的研究問題。針對(duì)單一RGB相機(jī)的成像效果差、檢測(cè)魯棒性差的問題，本文提出了一種鐵路紅外與可見光融合的入侵檢測(cè)算法，在遠(yuǎn)景內(nèi)使用改進(jìn)的ViBe算法對(duì)紅外圖像進(jìn)行粗檢測(cè)，確定坐標(biāo)后使用可見光相機(jī)進(jìn)行細(xì)檢測(cè)。首先，對(duì)紅外熱成像相機(jī)實(shí)時(shí)采集的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)；其次，利用基于像素模型的前景分割算法分離出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；再次，利用形態(tài)學(xué)操作提取出較完整的疑似入侵物體，對(duì)入侵目標(biāo)進(jìn)行定位，根據(jù)定位信息調(diào)整可見光相機(jī)的姿態(tài)；最后，使用YOLOv5算法對(duì)可見光圖像進(jìn)行檢測(cè)。（剩余8122字）