圖像識別技術在鐵路監(jiān)控系統(tǒng)中的應用

1、圖像識別技術在鐵路監(jiān)控系統(tǒng)中的應用 圖像識別技術在鐵路監(jiān)控系統(tǒng)中的應用 摘 要 文章首先就鐵路工作環(huán)境中監(jiān)控系統(tǒng)以及圖像識別技術的應用意義做出了必要說明，而后對當前應用領域中的圖像識別技術原理和主流技術做出了相應闡述。 關鍵詞 圖像識別；鐵路；應用 中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1671-759717-0103-01 近年來鐵路開展呈現(xiàn)出強勁勢頭，不僅僅在于鐵路運輸?shù)乃俣群唾|量方面，在廣度上也到達了前所未有的高度。這種新的開展狀態(tài)，推動著各種信息技術在鐵路工作環(huán)境中不斷得到深入地應用，這其中圖像識別技術就是其中一支不容無視的重要力量。 1 鐵路工作環(huán)境中監(jiān)控系統(tǒng)以及圖像識別

2、技術的 應用意義 當前我國的鐵路運輸速度不斷提升，在平安層面為鐵路工作系統(tǒng)不斷提出新的要求。為了保證鐵路運輸系統(tǒng)的平安性，鐵路工作人員從實體和數(shù)據(jù)兩個層面采取了必要保證措施。從實體角度看，為整個鐵路運輸網(wǎng)絡建立起處于相對隔離狀態(tài)的保護區(qū)域，并且加強區(qū)域內部的維護工作，為相應的實體建立起數(shù)據(jù)的檔案，輔助實現(xiàn)智能維護工作；而從數(shù)據(jù)層面看，那么是建立起有效的通信網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)檔案系統(tǒng)，幫助實現(xiàn)鐵路工作環(huán)境中的數(shù)據(jù)傳輸效勞，這其中也包括了列車調度和相應的請求數(shù)據(jù)，以及鐵路系統(tǒng)不同主體之間的溝通，并建立起相應的智能數(shù)據(jù)庫，為未來的開展提供必要的數(shù)據(jù)支持。 在這樣的技術應用環(huán)境之下，監(jiān)控系統(tǒng)得到了更為廣泛和深

3、入的應用。更大的存儲容量，允許鐵路環(huán)境中，監(jiān)控可以實現(xiàn)更為清晰的圖像獲取，并且光網(wǎng)絡在我國鐵路環(huán)境中逐步成熟，其平安性和可靠性在當前都到達了較為完善的地步。與此同時，運算速度的提升，使得圖像識別技術的實現(xiàn)成為可能。 從應用的角度看，圖像識別技術在鐵路工作環(huán)境中的出現(xiàn)，能夠幫助實現(xiàn)對于鐵路運輸環(huán)境中平安水平的提升。監(jiān)控的作用，對于鐵路環(huán)境而言，在于及時發(fā)現(xiàn)鐵路運輸環(huán)境中存在的異常狀況，在大多數(shù)情況下為環(huán)境中的外來闖入者，包括附近居民以及動物等，除此以外對于相應的自然界異常，諸如隧道和山體地質等問題，也應當能夠做到及時發(fā)現(xiàn)，并且報告相應管理和維護工作人員。但是鑒于我國地理區(qū)域幅員遼闊，鐵路運輸系統(tǒng)

4、綿延不斷，因此在實際的監(jiān)控過程中，很難對每一個鏡頭實現(xiàn)人工高質量的審查，這種對于監(jiān)控畫面的無視，在一定程度上增加了鐵路運輸過程中可能存在的風險程度，并且也沒有讓監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)揮其最大作用。 針對于此種問題，圖像識別技術的應用勢在必然。圖像識別技術可以通過對相應監(jiān)測畫面歷史數(shù)據(jù)進行分析，來總結出其環(huán)境特征，并且通過將當前畫面特征數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進行比對，來實現(xiàn)圖像識別的目的，并最終判定出環(huán)境是否處于常態(tài)。此種工作方式能夠實現(xiàn)無人值守根底上的異常狀況發(fā)現(xiàn)，雖然圖像識別技術在當前還在處于不斷的成長過程中，但是隨著技術的不斷成熟，此種技術方式也必然會不斷提升其可靠性，最終在提高鐵路運輸平安水平的過程中發(fā)揮其

5、相應力量。 2 圖像識別系統(tǒng)以及技術特征 在鐵路工作環(huán)境中，一個典型的監(jiān)控系統(tǒng)可以大概劃分為三個層次，即前端數(shù)據(jù)采集、中間信息傳輸以及核心的數(shù)據(jù)處理和分發(fā)。數(shù)據(jù)采集端由分布于整個鐵路運輸環(huán)境中的攝像頭組成，并且隨著分布式數(shù)據(jù)處理方式的成熟和微芯片制作水平和運算能力的提升，前端也可以適當承當起少量的數(shù)據(jù)運算功能。這種運算功能一方面可以減輕核心數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的工作量，另一個重要的方面還在于能夠將相應的大容量視頻數(shù)據(jù)存儲在本地，而僅僅將必須予以傳輸?shù)臄?shù)據(jù)添加進傳輸網(wǎng)絡。這種工作方式對于傳輸網(wǎng)絡的負擔減輕而言無疑同樣意義重大，大容量的流媒體視頻數(shù)據(jù)如果均由各處攝像頭傳輸?shù)綄牡貐^(qū)核心處理單元，勢必會給

6、數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡帶來很大負擔，無形中削弱其數(shù)據(jù)傳輸能力。數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡的另一頭，即為核心數(shù)據(jù)處理和分發(fā)層，這一層面主要負責對整個系統(tǒng)中采集上來的數(shù)據(jù)進行處理并且負責以計算機的工作方式發(fā)現(xiàn)問題。這一層面的網(wǎng)絡無論是現(xiàn)在的任務，還是未來的開展方向，就會更多面向人工智能。相應的規(guī)那么會被這一層面進行總結，并且分發(fā)到諸多分布式的處理節(jié)點之上，而多種原始數(shù)據(jù)那么會依據(jù)實際的情況選擇適宜的時點和時段傳輸?shù)胶诵臄?shù)據(jù)中心進行核對和協(xié)調。核心數(shù)據(jù)中心和各個分布式數(shù)據(jù)處理節(jié)點會形成一個在邏輯層面相對統(tǒng)一和相互融合的數(shù)據(jù)處理職能模塊，對外執(zhí)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)命令，并且行使相應的權利和職責。 鑒于圖像識別技術在鐵路監(jiān)控活動中的重

7、要作用和地位，有必要對其工作原理做出必要和根本的了解。 在圖像識別的過程中，最核心的局部在于對獲取到的圖像執(zhí)行分割，在監(jiān)控獲取到的圖像中是不存在層次的，是現(xiàn)實中的諸多主體在平面中的映射，因此需要對圖像執(zhí)行分割，有目的的將對不同的主體與歷史數(shù)據(jù)進行比對，從而發(fā)現(xiàn)處理鐵路運輸環(huán)境中可能存在的危險因素并且實施告警。通常比對工作的質量依賴于兩個方面，其一在于數(shù)據(jù)庫的完整性，其二那么在于圖像分割的整體效果。隨著系統(tǒng)投入使用的時間推移，其數(shù)據(jù)庫會逐步完整，因此圖像識別的準確率會隨之有所上升。而對于圖像分割技術而言，那么直接關系到圖像比照的質量和效率。所謂圖像分割，就是計算機針對采集到的圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)圖像特

8、征進行分割，識別出不同的景物主體的過程，這是由圖像處理麥香圖像分析的關鍵，是監(jiān)控系統(tǒng)中根底的計算機視覺技術。在分割過程中，主要依據(jù)圖像的灰度特征、紋理特征、顏色特征以及圖像的運動特征等，將圖像分割成為假設干有實際意義的區(qū)域。在分割的過程中，主要采用的是基于多種復雜算法的人工智能表達，常見的分割算法有基于區(qū)域的分割技術、基于邊緣的分割技術以及基于模糊技術的圖像分割，在實際應用中會依據(jù)不同的環(huán)境特征來采用不同的分割技術手段。如基于區(qū)域的圖像分割技術主要是考慮到圖像區(qū)域內部的相似性來區(qū)分不同區(qū)域，此種分割方法具有一定的抗噪聲能力，是目前圖像分割領域較為常用的算法。基于邊緣的圖像分割技術那么是在邊緣特征相對顯著的前提下進行的，此種方法認為不同圖像區(qū)域之間的邊緣存在有比擬突出的屬性，能夠予以識別。但是此種方法在封閉區(qū)域獲取等方面具有一定不利因素，抗噪聲能力相對較差。而基于模糊的技術那么更加傾向于人工智能原理以及模糊數(shù)學的方法對圖像進行識別，目前仍然在逐步的完善之中。 3 結論 圖像識別技術對于鐵路監(jiān)控的意義重大，有效的圖像識別能夠降低鐵路監(jiān)控系統(tǒng)的人力投入，并且保證甚至提升監(jiān)控工作效果。隨著鐵路運輸系統(tǒng)的不斷延展，以及鐵路運輸速度的不斷提升，平安是迫切需要得到更多關注的工作重點，而監(jiān)控也必然會占據(jù)更為重