马彦昭，胡浩基，王曰海

(浙江大学 信息与电子工程学院，浙江 杭州 310027)



一种基于SIFT特征的铁道检测图片的匹配方法

马彦昭，胡浩基，王曰海

(浙江大学 信息与电子工程学院，浙江 杭州 310027)

提出一种基于SIFT特征的铁道检测图片的匹配方法。由人工标定铁路上的目标位置图片，通过匹配算法计算匹配图片与目标位置图片可匹配SIFT特征点的数量，利用DTW最优路径规划得到全局最优的匹配结果,从匹配结果中得到一张匹配度最高的图片并将其输出用于道路检测。实验证明，该算法在效率和准确度上均有较好的表现。

匹配；铁道；SIFT特征；DTW

0 引言

随着中国铁路技术的发展，对铁道的安全性也提出了更高的要求。为此，相关部门在列车上安装了高帧率的摄像头，并对获得的图片进行人工检测，以发现铁道及其周边环境(如两侧的线杆)是否发生异常变化。然而，由于路程远、帧率高，每辆列车仅仅在两个站点之间获取的图片数量就达到了几万甚至几十万。对于人工检测，无疑需要极高的劳动强度。而事实却是，由于图片之间较高的相似性和连续性，对于每根线杆都会有多张可供检测的冗余的图片，所以在这上万张图片中真正需要用来检测的只有几千张甚至几百张。

针对铁路检测图片的冗余问题，本文提出了一种降低图片冗余度的方法，在准确度和效率上都有较好的表现。

1 流程

此方法包括了数据选择、尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform，SIFT)特征检测与匹配、动态时间归整(Dynamic Time Warping，DTW)、最佳匹配图片输出四个部分。……