基于圖像處理的鐵路沿線視頻監(jiān)控算法設(shè)計

通過鐵軌的人總數(shù)為114人左右，計算機成功識別出的越軌行為有99人、計算機沒有識別出的越軌行為有15人，本身無越軌行為但被計算機識別出的有9人。監(jiān)控結(jié)果的成功率=(99÷114)×100％=86.8％；監(jiān)控結(jié)果的漏報率=(15÷114)×100％=13.2％；監(jiān)控結(jié)果的誤報率=(9÷114)×100％=7.9％。

4 一種目標(biāo)識別算法

鐵路上運動目標(biāo)主要分為：行人、車輛、小動物和其他。

在對目標(biāo)進(jìn)行識別前先要對危險情況存在時灰度圖圖像自動保存的結(jié)果進(jìn)行必要的圖像處理，目的是為后續(xù)的目標(biāo)識別奠定基礎(chǔ)，使經(jīng)過處理后的圖像更加方便地應(yīng)用于目標(biāo)識別。在這里圖像預(yù)處理主要包括增強圖像對比度、中值濾波和平滑處理等。目標(biāo)識別算法的流程圖如圖5所示。

根據(jù)運動目標(biāo)的分類可知，車輛的周長是最長的，所以首先直接判斷圖像中運動目標(biāo)的周長，如果大于某一設(shè)定好的閾值，則可輕易判斷出視場中目標(biāo)屬于車輛。余下的目標(biāo)中，行人比小動物的縱橫軸比值大，設(shè)定縱橫軸比閾值，據(jù)此可以判斷出目標(biāo)屬于行人。最后將設(shè)定一個面積閾值，面積大于此閾值則可判斷目標(biāo)屬于小動物，否則目標(biāo)屬于其他一些環(huán)境的干擾。

5 結(jié) 語

本文首先對拍攝到的視頻進(jìn)行背景提取，根據(jù)提取到的背景經(jīng)過一系列的圖像處理最終對視場中危險區(qū)域進(jìn)行劃定。然后系統(tǒng)自動監(jiān)測視頻數(shù)據(jù)，自動以灰度圖的形式保存危險情況存在時的圖像，目的是為了后續(xù)的目標(biāo)識別。最后根據(jù)鐵路沿線上可能出現(xiàn)的運動目標(biāo)，提出了一種運動目標(biāo)識別算法。從監(jiān)控結(jié)果可以看出，整個算法設(shè)計具有一定的可行性，可以作為基于圖像處理的鐵路沿線視頻監(jiān)控的一種算法，有一定的參考價值。