軌道交通圖像分析應用

① 數字圖像處理有哪些主要的應用

1、航天和航空方面

航天和航空技術方面的應用數字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，除了JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應用是在飛機遙感和衛星遙感技術中。

2、生物醫學工程方面

數字圖像處理在生物醫學工程方面的應用十分廣泛，而且很有成效。除了上面介紹的CT技術之外，還有一類是對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。

3、工業和工程方面

在工業和工程領域中圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量、並對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和製造技術中採用工業視覺等等。

(1)軌道交通圖像分析應用擴展閱讀：

一些優點：

1、再現性好數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在於，它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時准確地表現了原稿，則數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。數組，這主要取決於圖像數字化設備的能力。

現代掃描儀可以把每個像素的灰度等級量化為16位甚至更高，這意味著圖像的數字化精度可以達到滿足任一應用需求。

2、適用面寬圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像（例如X射線圖像、射線圖像、超聲波圖像或紅外圖像等）。從圖像反映的客觀實體尺度看，可以小到電子顯微鏡圖像，大到航空照片、遙感圖像甚至天文望遠鏡圖像。

② 圖像分析的應用

針對具體對象的圖像分析技術，已經應用在工業、檢測、遙感、計算機、軍事等技術中。①工業自動化方面：如機器手抓取物體，自動操縱線焊機和切削刀具，與製造超大規模集成電路有關的工藝如引線焊接、片子對准和封裝，對於油井現場或地震資料的大量數據進行監測和篩選，對自動裝配和修理提供視覺反饋。②檢測方面：有檢查印刷電路板上的尖角、短路和聯接不良，檢驗鑄件中的雜質和裂縫，篩選醫學圖像和斷層圖像，常規篩選工廠產品。③遙感方面：有制圖學、交通監控、資源管理、礦物勘探。④計算機應用方面：有信息系統管理，文件閱讀機，建築和機械工程的計算機輔助設計。⑤軍事方面：有跟蹤運動物體、自動導航、目標搜索和測距等。

③ 幾種軌道交通模擬軟體的特點與結構

運用計算機動態模擬手段，對軌道交通運營管理等進行模擬，從而指導車站設計和設施配置及運營優化，是軌道交通車站設計的新思路。國內外在這方面已具有較為成熟的經驗，並開發了相關模擬工具，本文將介紹目前應用比較廣泛的幾種軌道交通模擬軟體。 RailSysRailSys 是由德國漢諾威大學（University of Hannover）和德國鐵路管理咨詢公司（RMCon）共同研發的基於路網的鐵路運輸微觀模擬模擬系統。作為一款鐵路基礎設施及時刻表模擬、優化和管理軟體，該系統適用於各種規模鐵路網路的分析、設計和優化等。能夠微觀模擬至單個列車對某一股道的佔用情況，可用於路網能力分析，新型信號安全技術研究和列車運行圖的評價等。可以真實的呈現鐵路路網全系統運行情況，對分析變化的運輸需求對現有鐵路運輸系統的影響、基礎設施的改擴建、信號系統的安全及可用性評價、列車時刻表的制定和優化等起到重要的輔助決策作用。 該系統目前在歐洲及世界范圍鐵路運輸業得到了廣泛應用，如科隆-萊茵、悉尼-堪培拉等高速鐵路線，慕尼黑、科隆、悉尼、墨爾本的城市鐵路以及柏林和哥本哈根的鐵路網路等。 系統主要組件 RailSys 模擬系統主要包括6大組件：路網基礎設施管理器、列車運行圖（時刻表）管理器、模擬管理器、評估管理、佔用計劃管理器和列車調度管理器。 OPENTRACKOPENTRACK來源於本世紀90年代中期瑞士聯邦研究院(Swiss Federal Institute of Technology)。該項目目的是在軌道交通應用中採用面向對象的思想開發一個擁有友好用戶界面的軟體工具來解決軌道運營模擬問題。今天，各國的軌道交通行業，軌道交通系統供應商，大型咨詢公司和大學等都在使用OPENTRACK。 包括以下幾部分 ：路網的圖形編輯器，列車屬性編輯器，時刻表管理資料庫，模擬，結果輸出等。 路網圖形編輯器對軌道網拓撲及與運營有關的信息進行編輯，如設定行車路線的起終點等。列車屬性編輯器可以對列車的技術參數進行修改，如重量、長度、速度等。時刻表管理資料庫包括到達和出發時刻、停站時間及列車編組信息。為了找出無沖突的時刻表，只有通過模擬程序來分析。同時，在模擬程序中還可以進行外部影響因素的敏感性分析，如額外的停站時間延誤。整個模擬過程可以在計算機屏幕上通過動畫演示。同時，控制方案也可以作為模擬的輸入，以體現運營中人工干預的情形。 STRESI STRESI程序由德國亞琛的RWTH技術大學開發，內容包括：設備數據錄入，列車數據錄入，行駛時間和佔用時間計算，模擬計算，輸出等。STRESI模擬程序由於其應用范圍僅限於復線的軌道線路，故相對較少被使用,但對於其特定的應用范圍(復線)，該程序能得出可靠的計算結果。 設備數據錄入包括設備數據和信號控制數據的輸入和管理。一旦列車數據被錄入，就可以計算相應的行駛時間和佔用時間。可以對時刻表中的出發時刻 、發車頻率進行定義；也可以分時段(如每小時)定義，甚至可以產生隨機的時刻表。 RailPlan 德國VIT公司的RailPlan是一個基於列車牽引計算的模擬軟體，它可以根據線路基礎數據和列車牽引數據來模擬列車的運行。軟體包括了列車延誤分析，列車時刻表可靠性量化分析，非正常運行下運輸能力的計算等功能。 RailPlanTM英國的RailPlanTM是一個基於線路與車站基礎數據的運輸組織模擬系統，它通過分析列車延誤的概率和數量來測試出由於列車之間的相互作用而傳遞所造成的延誤情況，從而對列車開行方案的可靠性進行了分析。 列車運行計算系統（GTMS） GTMS由北京交通大學與香港理工大學合作開發，能夠提供各種條件下系統相關指標的自動計算，為工程咨詢人員提供鐵路工程項目新建或改造過程中的多方案比選結果，機車運行操作方案的優化，列車運行過程的動態演示等。 結束語使用模擬程序是對設施使用進行優化的基礎，這使得模擬程序還要能計算相應的設施建設、運營維護費用以及收益水平和能力。此外，隨著地區城際鐵路的發展、地區城際鐵路和城市軌道交通的一體化，軌道交通管理中不可避免地要對兩個系統的運營進行統一考慮，這也是模擬程序所面臨的新的挑戰。

④ 分析電工電子技術在軌道交通中的應用

我覺得是交通路的話，你像一些信號燈以及一些交通控制等，這些都是能夠在運用到實際當中的，而且還是特別重要的一些各種信號燈。

⑤ 圖像演算法應用的領域主要有哪些

應用領域
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。
1）航天和航空技術方面
航天和航空技術方面的應用數字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，除了JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應用是在飛機遙感和衛星遙感技術中。許多國家每天派出很多偵察飛機對地球上有興趣的地區進行大量的空中攝影。對由此得來的照片進行處理分析，以前需要僱用幾千人，而現在改用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力，又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。從60年代末以來，美國及一些國際組織發射了資源遙感衛星（如LANDSAT系列）和天空實驗室（如SKYLAB），由於成像條件受飛行器位置、姿態、環境條件等影響，圖像質量總不是很高。因此，以如此昂貴的代價進行簡單直觀的判讀來獲取圖像是不合算的，而必須採用數字圖像處理技術。如LANDSAT系列陸地衛星，採用多波段掃描器（MSS），在900km高空對地球每一個地區以18天為一周期進行掃描成像，其圖像解析度大致相當於地面上十幾米或100米左右（如1983年發射的LANDSAT-4，解析度為30m）。這些圖像在空中先處理（數字化，編碼）成數字信號存入磁帶中，在衛星經過地面站上空時，再高速傳送下來，然後由處理中心分析判讀。這些圖像無論是在成像、存儲、傳輸過程中，還是在判讀分析中，都必須採用很多數字圖像處理方法。現在世界各國都在利用陸地衛星所獲取的圖像進行資源調查（如森林調查、海洋泥沙和漁業調查、水資源調查等），災害檢測（如病蟲害檢測、水火檢測、環境污染檢測等），資源勘察（如石油勘查、礦產量探測、大型工程地理位置勘探分析等），農業規劃（如土壤營養、水份和農作物生長、產量的估算等），城市規劃（如地質結構、水源及環境分析等）。我國也陸續開展了以上諸方面的一些實際應用，並獲得了良好的效果。在氣象預報和對太空其它星球研究方面，數字圖像處理技術也發揮了相當大的作用。

⑥ 圖像分析的發展趨勢

雖然圖像分析的研究已經取得不少成果，並在許多領域的具體對象上得到實際應用，但是在建立共同的理論基礎方面還存在很多問題，有待進一步解決。例如圖像的精確表示形式，在不同解析度水平上表示表面信息，建立表示的分級構造，利用和確定表面顏色和狀態信息，對運動狀態的感知過程，從光學流中獲取信息的方法，在視覺感知中應用有關專門信息的方法等。

⑦ 圖像識別的具體應用

一、CCD圖像感測器
CCD（ChargedCoupledDevice）於1969年在貝爾試驗室研製成功，之後由日本開始批量生產，經過30多年的發展歷程，從初期的10多萬像素已經發展至今天主流應用的500萬像素。CCD類型又可分為線陣（Linear）與面陣（Area）兩種，其中線陣應用於影像掃描器及傳真機上，面陣型多應用於數碼相機、攝錄影機、監視攝影機等多項影像輸入產品上。目前CCD像元數已從100萬像元提高到2000萬像元以上，大面陣、小像元（感光小單元簡稱）的CCD攝像機層出不窮。隨著超大規模微加工技術的發展，CCD感測器的解析度將越來越高。CCD是固態圖像感測器的一類，即電荷耦合式圖像感測器，固態圖像感測器是指將布設在半導體襯底上許多能實現光-電信號轉換的小單元，用所控制的時鍾脈沖實現讀取的一類功能器件。圖像感測器作為一種基礎器件，因能實現信息的獲取、轉換和視覺功能的擴展，並能給出直觀、真實、層次多、內容豐富的可視圖像信息在現代社會中得到了越來越廣泛地應用。
二、圖像識別系統定位的工作原理
在現實生活中，人們可以很容易的「看到」一幅畫面，但這一個十分「簡單」過程並非如此簡單。深入研究大致分為：成像在視網膜上；其次是大腦對圖像進行認識、理解和分析；最後根據上述一系列處理的結果做出反應。由於圖像識別系統基本上是摸仿了人對事物的認識過程，圖像識別系統定位是採用了CCD攝像機（如同人的眼睛）通過透鏡收集並聚焦來自目標的反射光線，藉助必要的光學系統將此光投射於CCD光敏面上的光的空間分布信息轉換為按時序輸出的電信號—視頻圖像信號，可以在監視器上重現圖像。

⑧ 智能交通的數據採集

從各種交通場景中，按照需求採集圖片、視頻以及感測器數據，並可進行後期加工製作：

1. 採集：從道路攝像頭、GPS裝置、線圈等交通感測器中採集視頻監控數據、環路微波數據、道路交叉口數據、浮動車GPS數據、公交流量數據、地鐵流量數據、公交一卡通數據等。

2. 加工：包括車型標注、車輛統計、異常行為標注、軌跡標注等。

智能交通系統的應用范圍：包括機場、車站客流疏導系統，城市交通智能調度系統，高速公路智能調度系統，運營車輛調度管理系統，機動車自動控制系統等。
智能交通系統的作用：它通過人、車、路的和諧、密切配合提高交通運輸效率，緩解交通阻塞，提高路網通過能力，減少交通事故，降低能源消耗，減輕環境污染。
智能交通系統的組成：
1、交通信息採集系統：人工輸入、GPS車載導航儀器、GPS導航手機、車輛通行電子信息卡、CCTV攝像機、紅外雷達檢測器、線圈檢測器、光學檢測儀等等。
2、信息處理分析系統：信息伺服器、專家系統、GIS應用系統、人工決策等等。
3、信息發布系統：互聯網、手機、車載終端、廣播、路側廣播、電子情報板、電話服務台等等。

⑨ 求文檔: 城市軌道交通系統的閘機中圖像處理與識別技術

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