随着城市轨道交通的迅猛发展,对地铁运营的安全性、应急反应能力提出了更高的要求。传统列车监控采用多个独立摄像头对地铁内不同部位进行监控。这种监控方式存在分辨率低、视野狭窄、视角不一的问题,当出现人员踩踏、车门故障等突发状况时,地铁运营管理人员需在多个监控画面间来回切换,寻找和判断事故原因,贻误救援时机。因此,构建监控地铁列车安全的全景视频监控对于提高地铁运营安全性有重要意义,而视频拼接技术为实现这一目标提供了支撑。视频拼接技术以图像拼接为基础,将多路信息相关的视频帧序列拼接为一路,实现扩展监控视野以达到全景监控的目的。但是,由于传统视频拼接方法在实时性、鲁棒性等方面的不足,无法胜任地铁环境下的实时全景监控。针对上述问题,本文聚焦图像拼接关键技术,提出了一种基于拼接技术的地铁安全监控系统,主要研究工作如下:1、针对地铁列车环境的特殊性,设计了基于拼接技术的地铁安全监控系统,以克服传统的分离式视频监控的不足;分别研究设计了监控系统的四大组成部分:视频采集模块、数据传输模块、数据处理模块和地铁列车全景视频拼接算法。拼接算法的主体由图像特征检测方法、图像特征匹配方案与视频拼接方案构成。2、对比研究了 SUSAN、Moravec、Harris、SIFT等典型特征描述算子,为克服传统特征描述算子在适应性、鲁棒性等方面的不足,制定了适合地铁列车监控环境的,基于PCA-SURF特征描述算子的图像特征检测方法,该方案具有尺度、旋转及光照等不变性优势,同时实现了描述算子的降维,提高了计算效率。3、对图像特征匹配进行了研究,针对直接匹配耗时长、精度差的问题提出了“两步走”的图像特征匹配方案。首先,在研究和吸取Laplace响应符号、KD-tree等算法优势的基础上,实施基于复合算法的特征粗匹配,随后采用RANSAC算法提纯特征点,实现了在存在多种干扰因素的测试环境中,特征的快速精确匹配。4、对图像融合、视频拼接进行了研究,为克服传统视频拼接在实时性和鲁棒性上的不足,提出一种适用于地铁监控的基于快速索引表的视频拼接方案。依据本文监控系统设计搭建了模拟测试平台,经测试平台验证,本文提出的基于拼接技术的地铁安全监控系统可以流畅、稳定地实现模拟列车环境下的全景视频监控。最后,在总结全文内容的基础上,对论文研究过程进行了系统总结,提出了未来进一步研究的方向。