系列文章目录在最后面，各位同仁感兴趣可以看看！
速度视觉测量
- 摘要
- 对铁路夜晚环境情况分析
- 视觉测量的流程步骤
- 代码问题
- 最后：总结
- 系列文章目录
摘要
随着科技技术的不断发展，由于铁道口夜间交通事故频发，传统的雷达和激光测速方法虽然能够提供准确的数据，但在夜间光线不足的情况下效果不佳，且设备成本高、维护复杂。因此，视觉测量方法逐渐受到关注。目前铁道口夜间列车通过速度的视觉测量研究，主要聚焦于提高交通安全和铁路运营效率。这种方法利用摄像头结合图像处理技术，在不干扰列车运行的情况下，能够实时获取列车速度。研究表明，通过改进的图像处理算法，视觉测量在夜间同样能提供准确的速度数据，不仅显著降低了成本，还能有效提升测量的灵活性和效率。此研究的进展对于提升铁道口的交通安全性和整体铁路运营效率具有重要的实际意义。
对铁路夜晚环境情况分析
近年来的调查和研究表明，铁路与公路交汇处的交通事故率在夜间显著上升。这主要是因为光线不足导致驾驶员的视线受限，尤其在无照明或照明不足的情况下，驾驶员难以及时发现前方的障碍物或行人，从而增加了事故发生的风险。此外，铁路与公路交汇处的环境本就复杂，既有铁路车辆高速通过，又有公路车辆频繁进出，夜间环境复杂度进一步增加，驾驶员需要在有限的视线范围内应对更多的不确定因素。现有的视频监控系统在低光照条件下表现不佳，图像质量和识别精度明显下降。尽管一些高端监控设备配备了红外夜视功能，但在实际应用中，仍然存在距离限制和清晰度不足的问题。如下图所示：
传统监控设备在低光照或完全无光的环境下，捕捉图像的能力受到极大限制，虽然一些监控系统采用了红外技术，但在距离、清晰度和视角方面依然存在不足。在突发事件发生时，由于监控系统无法提供清晰的实时画面，给应急处理带来了很大的困难，相关人员无法第一时间获取现场的真实情况，从而影响了决策和救援效率。复杂的环境和恶劣的天气条件对监控设备的维护和管理提出了更高的要求，设备容易受到自然环境的影响，故障率高，维护成本大，影响了系统的可靠性和持续运行能力；下面是本次测试的拍摄模拟图。
视觉测量的流程步骤
针对上面的测速环境，我们该如何对夜间行驶的火车进行测速呢？首先先得拍摄得到列车通过铁道口的视频图片数据集。下面我将一一细讲：
1.获取夜晚铁道口通过视频；
2.就是对视频进行解帧，选取特征图片进行处理；如下图所示，选取的图片为三点，刚好出现，通过中，通过后的图片，进行预处理，寻找特征区域。
观察这三张图片特点，寻找变化明显的区域，作为提取的特征区域，这个变化相当于像素数量的变化，就可以找到帧差变化，这样就可以计算得到通过的车厢和车头的时间了。
提取特征区域可以有效消除原始图像中的冗余数据信息，显著减少计算量。这一过程不仅无损地简化了有用的图像信息，还加快了图像处理速度，提高了图像分析的精度。此外，从特征区域可以更直观地分析预期结果。由对应二值图可得到：
显然这三张图片变化明显的就是那辅助光源，当列车通过时候就会被遮挡，通过之后就会在列车缝隙出现，显然这个光源的变化就是我们所要寻找的特征区域。
3.提取特征区域的像素点：
根据上面提取的特征区域的图片，求得其特征像素总和，由下图展现出来：
当货车车厢之间的间隙显露特征区域时，曲线图的坐标会随之上升。当该特征区域完全暴露时，曲线会达到一个峰值，这个峰值即为需要记录的帧数数据。通过这些数据，可以计算出每节车厢通过道口的时间 (t)。
利用公式，便可以求得对应的每节车厢和车头通过的时间。
4.车速计算
根据自己所在的地方查询，该次列车的车厢和车头尺寸规格。举个例子，假如某某列车，车头长为25200mm，即为25.2m，货运车厢为15200mm，即为15.2m，根据已知的尺寸变化就可以，根据公式：V=s/t 进行计算得到当时通过的车速，我由所得到的图片数据集进行示例演示：
| 特征区域出现的帧数图片 | 帧差数 | 时间(s) | 车厢长度(m) | 速度(m/s) |
|---|---|---|---|---|
| 0-52 | 52 | 2.07 | 25.2 | 12.17 |
| 52-94 | 42 | 1.40 | 15.2 | 10.86 |
| 94-133 | 39 | 1.30 | 15.2 | 11.70 |
| 133-174 | 41 | 1.37 | 15.2 | 11.09 |
| 174-214 | 40 | 1.33 | 15.2 | 11.43 |
…
最后就可以算出得到后面车厢的速度，整理起来取平均速度就是当前列车的速度。目前就是这样求得列车通过铁路口的测速方案，当没有可见的辅助光源作为特征区域时候，我们便可以制造出来，给我们带来更好的测试效果。
代码问题
因为代码较多，就不在这里发布了，需要的可以跟我联系。
最后：总结
通过上面大介绍，大概列车通过铁路口的原理和构建步骤就是这样，我也是从基础跟大家讲起，算法比较简单易懂，如果有什么讲的不好的希望大佬们指正，谢谢！最后哈哈哈哈哈，还是希望，能给我点赞收藏关注一下，真的非常谢谢咯，最后后续看看还有什么可以讲解的，后续进行分享。别忘了点赞！！！！！！哈哈哈哈哈哈，下期见
系列文章目录
第一篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术—视觉系统的构成(视频与图像格式转换代码及软件下载)
第二篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)—图像分割基础
第三篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)续—图像分割算法
第四篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(3)—数字形态学处理以及图像特征点提取
第五篇文章: 【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(4)—模式识别与视觉计数
第六篇文章: 【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(5)—BP神经网络和视觉标定
第七篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术实战示例文档—鱼苗面积预测计数
第八篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(6)—帧差法和videoinput视频读取
第九篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(7)续—BP神经网络
