摘 要

随着人们物质水平的提高和交通基础设施的改善，人们不再囿于地域的限制，通过各种交通方式，拉近人与物的距离。棚车是铁路货车中的通用车辆，在侧墙上开有滑门，用于运送怕日晒，雨淋、雪侵的货物，包括各种粮谷，日用工业品，军用武器及贵重仪器设备等。铁路棚车的种类繁多，车型多达80余种，极大的满足了各种货物需求。

在铁路运输系统中，棚车车门应处于关闭状态，如果因为某种原因棚车门打开，由于外部环境的变化（如遇雨雪天气）对运输的货物造成损伤，造成一定的经济损失，我们要尽量避免这样的事故发生。因此对铁路棚车开门的检测是十分必要的。本项目设计基于固定照相机对通过的棚车进行两侧拍照后，能基于图像处理算法识别棚车车门的开闭状态并将车门打开的棚车型号和车门图片存储到数据库中。完成的主要工作：

1. 根据棚车的形状特征，设计针对图片只进行竖直方向的sobel边缘算子处理。

2.通过预处理，特征提取等步骤， 算法正确识别不同型号的棚车车门的开闭状态。

3. 利用SQL数据库将识别的故障棚车照片路径中或建立故障棚车表存储到数据库。

在“创新推动经济发展”，“产业结构调整”的大时代背景下，运用数字图像处理运输过程中可能会遇到的问题，设计算法希望能及时识别这种状态并及时报警，以免发生事故，使铁路棚车运输更加智能安全。避免经济损失，使货物更高速安全的到达。

关键词：棚车开门状态 特征提取 SQL数据库 测试和分类

Abstract

With the improvement of people's living standard and the improvement of transportation infrastructure, People are no longer confined to the regional restrictions, that through a variety of modes of transport, narrow the distance between user and product. The caravan is a general vehicle in wagons .with a sliding door on the side ,it is able to transport the goods, such as various grains, daily industrial products, military weapons and so on, which are sensitive to something like sun, rain and snow. The wagon model is various ,which is up to 80 types and mostly satisfy the needs of goods.

In the rail transport system, the door of wagons should be closed , if the door were opened for some reason, it does some damages to transported goods and leads to some economic losses due to the changes of the external environment (such as rain and snow weather), we need to try ourselves to avoid such an accident. So the detection of the railway box car door is necessary. The project testing picture is based on the fixed camera to take pictures on both sides of the car, with which I should design the image recognition processing algorithm to identify the condition of the wagons' door, open or closed .Then store the model of the vehicle and the picture of the door in the database. The main research work and innovation point are summarized as follows:

1. According to the shape characteristics of the box car, design the algorithm for image edge extraction and edge detection .

2. Algorithm can be used for different models of the car to correctly identify the door is opening or closed and adjust well to different distance of the door.

3. As for the picture and the models that cannot be identified correctly, Establish the SQL database to store these information.

under the background "innovation to promote economic development", "industrial structure adjustment" ，using digital image technical to process problems that maybe come across in transportation ,design algorithm to identify this situation and alarm to avoid accidents in time, decreasing economic losses. so that the railway transport system will be more intelligent and the goods arrive at a higher speed and safety.

Keywords: wagon door condition feature extraction SQL database testing and sorting

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 背景及意义 1

1.2 国内外研究现状和存在的问题 1

1.3 论文的主要研究内容 2

1.4论文的结构安排 3

第2章 算法框架 4

2.1 图像处理基本方法与步骤 4

2.2 算法处理总体思路 6

第3章 图像预处理 7

3.1图片剪切与缩放 7

3.2 灰度变换 8

3.3 图像预处理小结 9

第4章 特征提取 10

4.1边缘提取 10

4.1.1 sobel边缘算子 10

4.1.2 边缘提取对比与总结 11

4.2 平滑滤波 13

4.2.1 均值滤波 13

4.2.2 其他滤波方式对比与总结 14

4.3 霍夫变换 16

4.4 合并相交直线 17

4.5 去掉太长或太短的直线 17

4.6归纳和分析 18

第5章 棚车开门状态的判断 19

5.1聚类 19

5.2遇到的问题 21

第6章 测试结果与数据库 23

6.1 基于OpenCV的文件夹遍历 23

6.2 测试 23

6.3 SQL数据库 24

第7章 总结与展望 26

7.1论文总结 26

7.2 研究展望 26

致谢 28

参考文献 29

第1章 绪论

1.1 背景及意义

今天，几乎不存在与数字图像处理无关的技术领域。从20世纪60年代至今，图像处理领域一直在生机勃勃的发展。计算机方法用于增强对比度或将灰度编码为彩色，以便于解释工业，地理学者用相同或相似的技术，从航空或卫星成像中研究污染模式。图像增强和复原方法用于处理不可修复物体的退化图像，或太昂贵以至于不可复制的实验结果。在考古领域，使用图像处理方法已经成功的复原了模糊图像，计算机技术通常用于增强如高能等离子和电子显微镜等领域的实验图像^[2]。

对棚车开门状况的识别，对货物因外部环境的变换而带来的经济损失的预防，在这种背景下相关计算机视觉算法的研究是十分必要的。利用计算机实现对棚车开门状态的检测，对故障门的分类存储，这种自动管理大大的降低了人力成本，也提高了因不可抗力，如极端天气，人的反应速度等对开门状态判别的影响。

创新推动发展，技术引领革命，随着棚车数量越来越多，为了是我国铁路运输行业在全球更有竞争力，保障货物安全到达，加快棚车运输速度，提高运输质量，这种全自动的检测技术必然会成为以后行业的发展趋势。因此目前，针对运输过程实际会遇到的各种状况，研究出相应的计算机算法是非常重要的。

1.2 国内外研究现状和存在的问题

目前，国内外基于计算机视觉的识别算法在铁路棚车的应用并不普遍。但计算机视觉识别算法本质是数字图像处理。类似的算法研究，图像检测技术在交通标志的识别，沥青路面裂缝的检测方面已经有了十分成熟的应用。这类图像检测算法技术大体相同，只是由于研究对象差异，在某些具体算法处理，技术选择略有不同。下面介绍一下目前比较热门的图像识别领域