強い環境ノイズ下での集電弓軌道横異常検出シナリオにおいて、強環境ノイズが双眼視覚システムの構造パラメータに大きな撹乱を引き起こし、視差図の計算結果が不正確となり異常検出精度に影響を及ぼす問題に対処するため、従来の立体マッチング手法を改良し、異常特徴検出手法と組み合わせて、本シナリオに適用可能な集電弓軌道横異常検出手法を提案する。拡張近傍のコスト計算および加重コスト集約手法を用い、環境振動や自己構造のクリープに起因する双眼極線の不正確さを強環境ノイズ下で効果的に解決する。局所二値パターン法を用いてコスト分布関数を計算し、既知の対象物の固定シーン検出により適したアルゴリズムとする。実際の応用シナリオに合わせて視差計算の探索空間を制限し、計算効率を最適化して軌道横検出のリアルタイム性を向上させる。最後に、3D再構成後の点群情報に対して異常特徴検出を行い、集電弓軌道横異常検出システムにおいてアルゴリズムの有効性を検証した。実験結果は、本論文で提案したアルゴリズムが従来法に比べて測定精度を60%以上向上させ、時間効率を30%以上向上させ、鉄道現場検査機器の効率低下と精度不足の問題を効果的に解決したことを示している。

集電弓検出;立体マッチング;異常検出;視差最適化;3D再構成