一种基于计算机视觉的地铁站台异物检测算法

资 源 简 介

一种基于计算机视觉的地铁站台异物检测算法

详 情 说 明

在地铁运营安全领域中，站台异物检测是防止安全事故的重要环节。基于计算机视觉的检测算法通过实时分析监控视频流，能够自动识别遗落在轨道区域的行李箱、坠落物品等异常物体。

这类算法通常采用多阶段处理流程：首先对站台监控画面进行透视矫正，消除摄像头角度带来的畸变；然后通过背景建模技术建立静态场景基准，利用帧差法或高斯混合模型检测动态变化区域；最后结合目标检测网络（如YOLO或Faster R-CNN）对候选区域进行精细分类，区分正常乘客与真实危险物品。

为应对地铁环境的特殊挑战，算法需要具备抗光照变化能力，通过自适应阈值处理应对早晚光线差异；同时采用多目标跟踪技术避免误判短暂停留的乘客。部分先进系统还会集成3D视觉传感器，通过深度信息排除投影、阴影等二维视觉的干扰因素。这种非接触式检测方式相比传统物理传感器，显著提升了监测范围和响应速度。