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基于视觉信息的高精度轻轨实时定位系统关键技术研究的开题报告
一、研究背景及意义
轻轨交通作为城市公共交通系统的一种重要形式，既能够缓解城市交通压力，又能够提高人们的出行效率和舒适度。然而现有轻轨定位技术存在一些不足，如GPS导航精度不高、对天气等外部环境影响大、无法进行地下位置定位等问题，这些问题严重影响了轻轨交通的安全性和舒适性。
因此，开展基于视觉信息的高精度轻轨实时定位系统研究，对于提高轻轨交通的安全性和舒适性具有重要意义。
二、研究内容
本文将重点研究基于视觉信息的高精度轻轨实时定位系统的关键技术。具体研究内容如下：
1.基于摄像头的图像采集技术研究。通过在轻轨车辆上安装摄像头，实现对轨道及周边环境的实时采集和处理，并对采集的图像进行预处理和优化，以提高系统的采集和处理效率。
2.基于计算机视觉的轨道跟踪技术研究。通过计算机视觉算法，对采集的轨道图像进行处理和分析，实现对轨道位置和运动状态的实时检测和跟踪。
3.基于车辆位置的轨道地图建立技术研究。根据车载传感器采集的车辆位置信息，实现对轨道地图的建立和更新，并将该地图与计算机视觉技术相结合，实现对车辆位置和运动状态的实时定位和跟踪。
4.基于深度学习预测的轨道运动状态估计技术研究。利用深度学习算法对大量历史数据进行处理和分析，实现对轨道及车辆运动状态的预测，以提高系统的实时性和准确性。
三、研究方法
本文将采用以下研究方法：
1.基于现有文献和技术报告，对当前轻轨定位技术的发展现状和存在问题进行分析和总结，为本研究提供理论基础和研究方向。
2.设计并实现基于视觉信息的高精度轻轨实时定位系统的硬件及软件平台，并根据实验结果对系统进行优化和改进。
3.对采集的数据进行分析和处理，应用计算机视觉和深度学习算法进行轨道跟踪和运动状态估计，验证系统的实时性和准确性。
四、预期成果
本研究预期通过对基于视觉信息的高精度轻轨实时定位系统关键技术的研究，实现以下成果：
1.建立基于视觉信息的高精度轻轨实时定位系统，并对系统进行验证和优化。
2.完成轨道跟踪和运动状态估计等关键技术的研究和实现，并与传统轻轨定位技术进行对比分析。
3.实现轨道地图的建立和更新，并结合计算机视觉技术实现对车辆位置和运动状态的实时定位和跟踪。
4.通过实验和验证，验证系统的实时性和准确性，并提出未来研究方向和改进建议。
五、参考文献
1.左铁龙,闫立娟,张建军,等.基于传感器融合的轻轨车辆定位研究[J].沈阳建筑大学学报(自然科学版),2015,31(4):694-698.
2.刘培兵,曹国耀,梁晓琼.轻轨车辆运行状态估计与滤波方法研究[J].天津大学学报(自然科学版),2018,51(5):533-539.
3.王志伟,刘洪彦,林柳,等.基于传感器融合的城市轻轨车辆位置定位技术研究[J].自动化学报,2016,42(2):298-311.
4.Gu,X.L.,Lv,L.,Lin,Y.,&Zeng,H.(2017).Advancesincomputervision-basedtrainmonitoringandcontrolforurbanrailtransit.Engineering,3(5),756-763.
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