列车定位系统的自主性、精确度以及实时性,对于保证列车安全运行具有重要意义。普遍使用的列车定位方法包括卫星定位,里程计,应答器等,但这些常用方法存在信号丢失或误差累积的问题。地标识别的视觉定位方法利用地标信息辅助完成列车定位,避免处理连续多帧图片,具有不依赖外部信息,成本低廉、完全自主的特点,可充分利用场景信息实现载体定位。论文围绕基于地标识别的列车定位方法进行了研究,主要包含以下几方面的研究内容:本文的研究方法基于视觉定位,地标的位置信息并不是列车的精确位置信息,当识别出地标后,利用摄影测量学原理中各坐标系之间转换关系,推导使用公里标经纬度信息计算列车位置信息的基本原理。由于定位方法需利用公里标的角点像素坐标信息,提出两种方式提取角点像素坐标,介绍两者的基本原理并通过实验比较两者带来的定位误差。论文研究了地标识别方法,设计利用数字图像处理结合地标特征获取候选区域,通过SVM(Support Vector Machine)对候选区域分类识别,得到公里标。为提高算法稳定性,研究了自适应阈值结合全局阈值的方法完成公里标区域的截取。之后使用模板匹配和BP神经网络识别公里标上的数字,完成整个识别流程。实验结果表明,地标识别法识别率高,可满足实际应用需求。对于列车定位方法,论文利用公里标宽度约束条件与一维简化成像投影模型设计了两种方法,对两种定位方法做原理公式推导,分析了定位误差的主要来源。静态实验表明,两种列车定位方法可行性高,定位误差在理论误差范围之内。最后,论文建立了公里标经纬度数据库并设计了动态实验场景验证了所提方法的可行性,实验结果表明,在保证地标可辨识的距离下,两种方法对于动态情况下的定位均有可行性,在相机与标识物的距离在40m之内的情况下,两种定位方法的距离误差的平均值分别为0.6m与0.3m,可满足需求精度。