衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)作為一種信息源,在鐵路安全苛求系統(tǒng)中應(yīng)用時需滿足相應(yīng)的可用性需求.針對鐵路遮擋環(huán)境下導(dǎo)航衛(wèi)星空間信號的可用性評估問題,提出了一種基于禁忌搜索的8-鄰域區(qū)域生長算法,并得出可信的衛(wèi)星導(dǎo)航信號可用區(qū)域.在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了一套鐵路導(dǎo)航定位應(yīng)用環(huán)境下的空間信號本地可用性分析方案,并進(jìn)行了實驗驗證.結(jié)果表明,在所選取的四個場景中,本文所提出的算法能夠有效降低將遮擋識別為可見天空的風(fēng)險,算法將可見天空識別為遮擋的誤識率低于6.9%,漏識率低于2.1%,并支持風(fēng)險等級的進(jìn)一步降低,為鐵路安全苛求系統(tǒng)提供可信的"保守"空間信號可用區(qū)域.

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖１圖像分析流程

的像素點為生長點，檢查其周圍８個鄰域像素的灰度值，將相近的灰度值所在像素點合并形成新的生長點，然后重復(fù)該步驟直至完成所有像素點的生長．圖１圖像分析流程Ｆｉｇ．１Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓ圖２８－鄰域區(qū)域生長原理Ｆｉｇ．２８－ｎｅｉｇｈｂｏｒｓｒｅｇｉｏｎｇｒ....

圖２８－鄰域區(qū)域生長原理

的像素點為生長點，檢查其周圍８個鄰域像素的灰度值，將相近的灰度值所在像素點合并形成新的生長點，然后重復(fù)該步驟直至完成所有像素點的生長．圖１圖像分析流程Ｆｉｇ．１Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓ圖２８－鄰域區(qū)域生長原理Ｆｉｇ．２８－ｎｅｉｇｈｂｏｒｓｒｅｇｉｏｎｇｒ....

圖３魚眼鏡頭原始圖像

的像素點為生長點，檢查其周圍８個鄰域像素的灰度值，將相近的灰度值所在像素點合并形成新的生長點，然后重復(fù)該步驟直至完成所有像素點的生長．圖１圖像分析流程Ｆｉｇ．１Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓ圖２８－鄰域區(qū)域生長原理Ｆｉｇ．２８－ｎｅｉｇｈｂｏｒｓｒｅｇｉｏｎｇｒ....

圖４傳統(tǒng)的鄰域生長算法結(jié)果

的像素點為生長點，檢查其周圍８個鄰域像素的灰度值，將相近的灰度值所在像素點合并形成新的生長點，然后重復(fù)該步驟直至完成所有像素點的生長．圖１圖像分析流程Ｆｉｇ．１Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓ圖２８－鄰域區(qū)域生長原理Ｆｉｇ．２８－ｎｅｉｇｈｂｏｒｓｒｅｇｉｏｎｇｒ....

本文編號：4042133