轨道交通图像分析应用

① 数字图像处理有哪些主要的应用

1、航天和航空方面

航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。

2、生物医学工程方面

数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了上面介绍的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。

3、工业和工程方面

在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。

(1)轨道交通图像分析应用扩展阅读：

一些优点：

1、再现性好数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。

现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。

2、适用面宽图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。

② 图像分析的应用

针对具体对象的图像分析技术，已经应用在工业、检测、遥感、计算机、军事等技术中。①工业自动化方面：如机器手抓取物体，自动操纵线焊机和切削刀具，与制造超大规模集成电路有关的工艺如引线焊接、片子对准和封装，对于油井现场或地震资料的大量数据进行监测和筛选，对自动装配和修理提供视觉反馈。②检测方面：有检查印刷电路板上的尖角、短路和联接不良，检验铸件中的杂质和裂缝，筛选医学图像和断层图像，常规筛选工厂产品。③遥感方面：有制图学、交通监控、资源管理、矿物勘探。④计算机应用方面：有信息系统管理，文件阅读机，建筑和机械工程的计算机辅助设计。⑤军事方面：有跟踪运动物体、自动导航、目标搜索和测距等。

③ 几种轨道交通仿真软件的特点与结构

运用计算机动态仿真手段，对轨道交通运营管理等进行仿真，从而指导车站设计和设施配置及运营优化，是轨道交通车站设计的新思路。国内外在这方面已具有较为成熟的经验，并开发了相关仿真工具，本文将介绍目前应用比较广泛的几种轨道交通仿真软件。 RailSysRailSys 是由德国汉诺威大学（University of Hannover）和德国铁路管理咨询公司（RMCon）共同研发的基于路网的铁路运输微观模拟仿真系统。作为一款铁路基础设施及时刻表仿真、优化和管理软件，该系统适用于各种规模铁路网络的分析、设计和优化等。能够微观模拟至单个列车对某一股道的占用情况，可用于路网能力分析，新型信号安全技术研究和列车运行图的评价等。可以真实的呈现铁路路网全系统运行情况，对分析变化的运输需求对现有铁路运输系统的影响、基础设施的改扩建、信号系统的安全及可用性评价、列车时刻表的制定和优化等起到重要的辅助决策作用。 该系统目前在欧洲及世界范围铁路运输业得到了广泛应用，如科隆-莱茵、悉尼-堪培拉等高速铁路线，慕尼黑、科隆、悉尼、墨尔本的城市铁路以及柏林和哥本哈根的铁路网络等。 系统主要组件 RailSys 仿真系统主要包括6大组件：路网基础设施管理器、列车运行图（时刻表）管理器、仿真管理器、评估管理、占用计划管理器和列车调度管理器。 OPENTRACKOPENTRACK来源于本世纪90年代中期瑞士联邦研究院(Swiss Federal Institute of Technology)。该项目目的是在轨道交通应用中采用面向对象的思想开发一个拥有友好用户界面的软件工具来解决轨道运营仿真问题。今天，各国的轨道交通行业，轨道交通系统供应商，大型咨询公司和大学等都在使用OPENTRACK。 包括以下几部分 ：路网的图形编辑器，列车属性编辑器，时刻表管理数据库，仿真，结果输出等。 路网图形编辑器对轨道网拓扑及与运营有关的信息进行编辑，如设定行车路线的起终点等。列车属性编辑器可以对列车的技术参数进行修改，如重量、长度、速度等。时刻表管理数据库包括到达和出发时刻、停站时间及列车编组信息。为了找出无冲突的时刻表，只有通过仿真程序来分析。同时，在仿真程序中还可以进行外部影响因素的敏感性分析，如额外的停站时间延误。整个仿真过程可以在计算机屏幕上通过动画演示。同时，控制方案也可以作为仿真的输入，以体现运营中人工干预的情形。 STRESI STRESI程序由德国亚琛的RWTH技术大学开发，内容包括：设备数据录入，列车数据录入，行驶时间和占用时间计算，仿真计算，输出等。STRESI仿真程序由于其应用范围仅限于复线的轨道线路，故相对较少被使用,但对于其特定的应用范围(复线)，该程序能得出可靠的计算结果。 设备数据录入包括设备数据和信号控制数据的输入和管理。一旦列车数据被录入，就可以计算相应的行驶时间和占用时间。可以对时刻表中的出发时刻 、发车频率进行定义；也可以分时段(如每小时)定义，甚至可以产生随机的时刻表。 RailPlan 德国VIT公司的RailPlan是一个基于列车牵引计算的仿真软件，它可以根据线路基础数据和列车牵引数据来模拟列车的运行。软件包括了列车延误分析，列车时刻表可靠性量化分析，非正常运行下运输能力的计算等功能。 RailPlanTM英国的RailPlanTM是一个基于线路与车站基础数据的运输组织仿真系统，它通过分析列车延误的概率和数量来测试出由于列车之间的相互作用而传递所造成的延误情况，从而对列车开行方案的可靠性进行了分析。 列车运行计算系统（GTMS） GTMS由北京交通大学与香港理工大学合作开发，能够提供各种条件下系统相关指标的自动计算，为工程咨询人员提供铁路工程项目新建或改造过程中的多方案比选结果，机车运行操作方案的优化，列车运行过程的动态演示等。 结束语使用仿真程序是对设施使用进行优化的基础，这使得仿真程序还要能计算相应的设施建设、运营维护费用以及收益水平和能力。此外，随着地区城际铁路的发展、地区城际铁路和城市轨道交通的一体化，轨道交通管理中不可避免地要对两个系统的运营进行统一考虑，这也是仿真程序所面临的新的挑战。

④ 分析电工电子技术在轨道交通中的应用

我觉得是交通路的话，你像一些信号灯以及一些交通控制等，这些都是能够在运用到实际当中的，而且还是特别重要的一些各种信号灯。

⑤ 图像算法应用的领域主要有哪些

应用领域
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
1）航天和航空技术方面
航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）。这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。

⑥ 图像分析的发展趋势

虽然图像分析的研究已经取得不少成果，并在许多领域的具体对象上得到实际应用，但是在建立共同的理论基础方面还存在很多问题，有待进一步解决。例如图像的精确表示形式，在不同分辨率水平上表示表面信息，建立表示的分级构造，利用和确定表面颜色和状态信息，对运动状态的感知过程，从光学流中获取信息的方法，在视觉感知中应用有关专门信息的方法等。

⑦ 图像识别的具体应用

一、CCD图像传感器
CCD（ChargedCoupledDevice）于1969年在贝尔试验室研制成功，之后由日本开始批量生产，经过30多年的发展历程，从初期的10多万像素已经发展至今天主流应用的500万像素。CCD类型又可分为线阵（Linear）与面阵（Area）两种，其中线阵应用于影像扫描器及传真机上，面阵型多应用于数码相机、摄录影机、监视摄影机等多项影像输入产品上。目前CCD像元数已从100万像元提高到2000万像元以上，大面阵、小像元（感光小单元简称）的CCD摄像机层出不穷。随着超大规模微加工技术的发展，CCD传感器的分辨率将越来越高。CCD是固态图像传感器的一类，即电荷耦合式图像传感器，固态图像传感器是指将布设在半导体衬底上许多能实现光-电信号转换的小单元，用所控制的时钟脉冲实现读取的一类功能器件。图像传感器作为一种基础器件，因能实现信息的获取、转换和视觉功能的扩展，并能给出直观、真实、层次多、内容丰富的可视图像信息在现代社会中得到了越来越广泛地应用。
二、图像识别系统定位的工作原理
在现实生活中，人们可以很容易的“看到”一幅画面，但这一个十分“简单”过程并非如此简单。深入研究大致分为：成像在视网膜上；其次是大脑对图像进行认识、理解和分析；最后根据上述一系列处理的结果做出反应。由于图像识别系统基本上是摸仿了人对事物的认识过程，图像识别系统定位是采用了CCD摄像机（如同人的眼睛）通过透镜收集并聚焦来自目标的反射光线，借助必要的光学系统将此光投射于CCD光敏面上的光的空间分布信息转换为按时序输出的电信号—视频图像信号，可以在监视器上重现图像。

⑧ 智能交通的数据采集

从各种交通场景中，按照需求采集图片、视频以及传感器数据，并可进行后期加工制作：

1. 采集：从道路摄像头、GPS装置、线圈等交通传感器中采集视频监控数据、环路微波数据、道路交叉口数据、浮动车GPS数据、公交流量数据、地铁流量数据、公交一卡通数据等。

2. 加工：包括车型标注、车辆统计、异常行为标注、轨迹标注等。

智能交通系统的应用范围：包括机场、车站客流疏导系统，城市交通智能调度系统，高速公路智能调度系统，运营车辆调度管理系统，机动车自动控制系统等。
智能交通系统的作用：它通过人、车、路的和谐、密切配合提高交通运输效率，缓解交通阻塞，提高路网通过能力，减少交通事故，降低能源消耗，减轻环境污染。
智能交通系统的组成：
1、交通信息采集系统：人工输入、GPS车载导航仪器、GPS导航手机、车辆通行电子信息卡、CCTV摄像机、红外雷达检测器、线圈检测器、光学检测仪等等。
2、信息处理分析系统：信息服务器、专家系统、GIS应用系统、人工决策等等。
3、信息发布系统：互联网、手机、车载终端、广播、路侧广播、电子情报板、电话服务台等等。

⑨ 求文档: 城市轨道交通系统的闸机中图像处理与识别技术

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