改进MOG-LRMF 的铁轨动态异物检测

来源：交通运输系统工程与信息杂志2020年第2期北京时间：

作者：侯涛，伍海萍，牛宏侠

单位：兰州交通大学a. 自动化与电气工程学院；b. 自动控制研究所，兰州 730070

摘要：针对复杂铁路环境下动态入侵异物检测精度低和抗扰能力差等问题，提出一种基于改进MOG-LRMF算法的铁路轨道异物入侵实时检测方法. 引入仿射变换，对视频序列可能出现的抖动进行预校正处理；分析MOG-LRMF模型特点，利用MOG模型对视频帧中的背景进行建模，用前一帧背景中学习到的知识对当前帧背景进行预测，优化MOG-LRMF参数求解模型；利用EM算法对改进MOG-LRMF模型进行参数求解，实现背景在线实时更新. 实验结果表明，改进的MOG-LRMF算法在光照充足、光线较弱、相机存在抖动、背景复杂及存在多个目标情形下都能提高目标检测精度，具有较好的抗干扰性、鲁棒性和快速性.

关键词：信息技术,异物检测,改进MOG-LRMF,仿射变换,EM算法

基金资助：兰州交通大学“百名青年优秀人才培养计划”基金/ Foundation of A Hundred Youth Talents Training Program of Lanzhou Jiaotong University(2018-103).