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J-GLOBAL ID：201902211341034713   整理番号：19A1442863

マシンビジョンに基づく鉄道信号検出技術【JST・京大機械翻訳】

Detection technology of railway signal lamp based on machine vision

著者 (5件)： Zhang Kun (河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄,050018) ,  Li Shanshan (河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄,050018) ,  Wang Xiaohong (河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄,050018) ,  Li Xuefei (中国電子信息産業集団有限公司第六研究所,北京,100083) ,  Wen Tao (中国電子信息産業集団有限公司第六研究所,北京,100083)
資料名： Hebei Gongye Keji  (Hebei Gongye Keji)
巻： 36  号： 2  ページ： 115-121  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3505A  ISSN： 1008-1534  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 鉄道の安全輸送問題を解決するために,マシンビジョンに基づく鉄道信号検出のシミュレーション画像とビデオ検出の実験的研究を行った。鉄道信号ランプ画像の異なる色空間での特性及び鉄道信号識別への影響を述べ、RGB色空間からHSV色空間へ変換した。Canny演算子、腐食膨張及び開閉演算などの技術を通じて、鉄道信号灯画像の幾何学的特徴を抽出し、Hough検出を通じて、画像中の鉄道信号に対して定位を行った。信号ランプの色抽出を行い,信号ランプのクラスを識別した。複数の天候状況下の鉄道信号灯画像のシミュレーション実験により、さらに採集された列車走行ビデオに対して実験分析を行い、検出方法を最適化した。研究結果により、提案した鉄道信号灯検出モデルは、複雑な背景にある鉄道信号分類の有効な識別をサポートできることが明らかになった。マシンビジョン技術による鉄道信号の検出と識別は,鉄道輸送の安全性を向上させる効果的方法である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  画像 ,  信号灯 ,  *検出法 ,  演算 ,  腐食 ,  録画装置 ,  *鉄道信号 ,  照明 ,  最適化 ,  安全性 ,  シミュレーション ,  色空間
準シソーラス用語： 天候 ,  *マシンビジョン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： マシンビジョン ,  鉄道 ,  信号検出