【摘 要】
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地铁对线路运行区域（即轨行区）有非常严格的要求，异物侵入轨行区检测可有效提醒司机避免行车事故发生。轨行区域检测与提取作为轨行区异物自动检测中第一步具有重要的研究意义，在分析现有研究方法的基础上提出一种改进的轨行区检测算法。首先，对图像进行预处理完后利用canny算子进行边缘检测；然后，利用霍夫直线检测算法构建钢轨直线候选集；再次，利用直线斜率、直线端点偏移量等约束对钢轨直线候选集进行处理，移除异常
【机 构】
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深圳信息职业技术学院交通与环境学院
【基金项目】
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广东省科技创新战略专项资金项目（pdjh2021b0907）； 广东省普通高校青年创新人才项目（2020KQNCX205）；
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地铁对线路运行区域（即轨行区）有非常严格的要求，异物侵入轨行区检测可有效提醒司机避免行车事故发生。轨行区域检测与提取作为轨行区异物自动检测中第一步具有重要的研究意义，在分析现有研究方法的基础上提出一种改进的轨行区检测算法。首先，对图像进行预处理完后利用canny算子进行边缘检测；然后，利用霍夫直线检测算法构建钢轨直线候选集；再次，利用直线斜率、直线端点偏移量等约束对钢轨直线候选集进行处理，移除异常数据并有效合并直线段；最后，用钢轨直线端点提取轨行区，为后续轨行区异物自动检测提供坚实基础。通过对某市地铁运行线路真实数据的采集及实验，结果表明，本文所提方法可准确检测出地面区间、地面站台、隧道及地下车站等场景的轨行区，该方法提高了钢轨检测准确性和轨行区提取准确性。
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