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障礙物對列車的正常運營構成了極大的安全隱患，鋼軌軌識別是實現障礙物檢測的關鍵步驟。鋼軌識別算法需要能夠快速有效地檢測列車前方鋼軌的位置，同時不能占用過多的計算資源，影響障礙物檢測程序的運行速度。為解決上述問題，文中提出一種基于擴展Har特征提取和 DBSCAN密度聚類的鋼軌識別算法。首先通過仿射變換、池化、灰度均衡仳、邊緣檢測等算法對圖像進行預處理，然后基于擴展Haar特征提取圖像中鋼軌的特征點，最后利用 DBSCAN算法對特征點進行聚類，提取出有效的特征數據點進行曲線擬合，從而識別鋼軌的位置。通過車載實驗結果表眀，該方法能夠在列車運行過程中有效檢測到鋼軌的位置，滿足多場景、多工況的實際使用需求。
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