谭飞刚, 刘开元

（深圳信息职业技术学院交通与环境学院，广东 深圳 518172）

基于机器视觉的地铁曲线型站台异物检测算法

谭飞刚, 刘开元

（深圳信息职业技术学院交通与环境学院，广东 深圳 518172）

地铁站台屏蔽门与车门之间的空隙因夹人夹物而容易造成运营事故。为了消除该隐患，直线型地铁站台则利用司机在站台瞭望车尾灯带的完整性来排除空隙夹人夹物的风险，然而，在曲线型地铁站台上司机无法瞭望到整个车身空隙。因此，需要借助其他设技术辅助完成开车前空隙中是否存在异物的检查。此文提出了一种基于机器视觉的曲线型地铁站台异物检测算法。通过实验表明，所提算法不仅可以准确的检测出各种异物，而且对光照变化具有较好的鲁棒性。

异物检测；曲线型站台；机器视觉；屏蔽门；颜色差分

近年来，我国城市轨道交通处于飞速发展阶段，目前全国各地许多城市都在新建地铁来缓解城市日益增长的交通拥堵压力。为了防止乘客跌落站台，同时也为乘客提供舒适的候车环境，几乎所有的地铁站台都安装了屏蔽门。然而，列车进站后，列车的车门与屏蔽门之间存在一定距离的空隙（如图1所示），并且该空隙容易夹人夹物而导致地铁运营事故。例如2014年北京地铁五号线上乘客被夹在车门与屏蔽门之间，列车启动驶出站台后坠轨身亡；2010年上海地铁二号线上一位女乘客在灯闪铃响的情况下抢入而被夹在车门与屏蔽门之间并最终造成死亡。……