步骤1，CMOS摄像头安装于屏蔽门上门框、朝向列车一侧，调节俯视角为60°，以保证监视区域充分处于摄像头的视场范围内。

步骤2，通过CMOS摄像头采集站台轨道上停放列车和不停放列车两种状况下的图像，并将图像输出至信号处理器。

步骤3，信号处理器通过A/D转换模块将接收到的初始采集的站台轨道上停放列车和不停放列车两种状况的模拟图像信号转换成两种数字图像信号，并送至图像增强模块；然后图像增强模块对送达的两种数字图像信号进行影像光源自动增益补强，亮度、白平衡、色饱和度与对比度调节、边缘增强等技术加工，再送入图像识别模块进行图像特征信息提取，最终作为两个基本模板存放于信号处理器的存储单元内。所述两个基本模板：第一基本模板为车站轨道上无列车停放的数字图像及其特征信息，第二基本模板为车站轨道上有列车停放的数字图像及其特征信息，特征信息包括物体边缘线、图像灰度直方图及其平均灰度。

步骤4，建立现场图像与基本模板的图像阈值灰度级及其相互间的误差、相关度判据公式与指标。

（1）图像阈值灰度级。

为了能够分割图像的亮度值，将比阈值灰度级亮的像素和比阈值灰度级暗的像素分为黑和白两组，图像中的黑白成分基本相等、图像的边界清晰、主体基本可以分辨，在灰度级直方图上，阈值表示为一条垂直的分隔线，分隔线左面的所有灰度级将变为黑色，而右面将变为白色。一方面，分隔线应该使左右的面积相等，以保证有相同的黑色和白色像素；另一方面，假设灰度级概率分布可以用两个高斯分布来逼近，其中一个代表主体前景，另一个代表不需要的背景物体，阈值应该选择合适才能保证二值边界清晰可辨，前景区域和背景区域正确分割。

在具体识别过程中，本实施例首先搜寻灰度曲线双峰之间的谷点，并将其确定为相应图像的灰度级阈值，进而以该阈值作为图像分割的依据，将图像的前景和背景区域分割开来。

（2）误差。

在评判图像是否匹配或相似的程度有多大的时候，比较现场图像与基本模板的图像灰度直方图及其平均灰度特征值。如果两者相差太大，就认为不是同一景象，如果误差在允许的范围内，则认为它们相关的可能性很大，可以认定为同一景象。本实施例定义误差为现场图像与模板特征信息值之差绝对值对模板特征信息值的比值，以百分比表示，确立误差值小于2.5%为允许误差。

（3）相关度判据公式与指标。

在阈值灰度级的基础上，建立第一基本模板矩阵A1、第二基本模板矩阵A2和现场图像矩阵B，以及在离散条件下的互相关函数，包括各自方差、归一化相关系数以及在所有二维矩阵所组成的线性空间里内积操作的定义。从线性空间出发，根据欧氏空间的范数和夹角概念得到第一基本模板矩阵A1和现场图像矩阵B的相关度sim1、第二基本模板矩阵A2和现场图像矩阵B相关度sim2的定义为

和

式中，A1=［a1x，y］M×N，A2=［a2x，y］M×N，B=［bx，y］M×N；M和N分别表示矩阵A1、A2和B所代表每帧图像的行数和列数；矩阵中的元素分别代表各自行列坐标所对应像素点的灰度值，其下标x，y表示像素点所处的行列坐标（x，y）。

利用内积定义获得实用判据公式

和

在线性空间中，夹角越小，相似度越大，图像相关度越明显，图像越相似，如果相关度达到100%，那么第一基本模板矩阵A1和现场图像矩阵B、第二基本模板矩阵A2和现场图像矩阵B就能互相线性表出。(www.daowen.com)

如以模板图像矩阵和现场图像矩阵相似的程度大于等于95%为相关度指标，通过判断相关度指标，能够确认现场图像与模板图像的相似程度，从而判断现场有无异物。

步骤5，完成步骤1～步骤4后，系统进入运行状态，CMOS摄像头实时采集的现场图像送入信号处理器。

步骤6，信号处理器将接收到的模拟图像信号经A/D转换模块转换成数字图像信号送至图像增强模块；图像增强模块对送达的数字图像信号进行增强技术加工，并将加工后的数字图像信号经输出通道送至图像识别模块。

步骤7，图像识别模块对收到增强后的数字图像信号建立现场图像矩阵B，对模板图像与现场图像分别搜寻灰度曲线双峰之间的谷点，并将其确定为相应图像的灰度级阈值，进而以该阈值作为图像分割的依据，将模板图像与现场图像的前景和背景区域分割开来，根据允许误差、相关度判据与指标对屏蔽门与列车侧之间的工作状况进行判定，同时根据列车停靠车站的前后时刻物体边缘线移动判定当前列车是在进站或者出站，从而判断出屏蔽门列车一侧的具体状况，具体有如下四种状况：

第一种状况，sim2≥95%，列车停靠站台且在屏蔽门与列车之间无异物，列车可以启动离站；

第二种状况，sim2＜95%，列车停靠站台且在屏蔽门与列车之间有异物，不得关闭屏蔽门，同时禁止列车启动；

第三种状况，sim1≥95%，无列车停靠站台且在屏蔽门与轨道之间无异物，必须关闭屏蔽门，并通知后方列车可以正常进入本站；

第四种状况，sim1＜95%，无列车停靠站台且在屏蔽门与轨道之间有异物，必须打开屏蔽门，人工紧急处理现场，并通知后方列车禁止进入本站。

所述物体边缘线移动判定，是指图像识别模块根据列车停靠车站的前后时刻物体边缘线（具体为列车车厢边缘线）移动来判定当前列车是在进站或者出站的具体运行状态，包括三种状态：第一种状态，从车站无列车图像到出现列车图像，直至出现静止列车图像，说明列车进站停靠；第二种状态，从静止列车图像出现向前移动列车图像，直至车站重新无列车图像，说明列车启动出站；第三种状态，从车站无列车图像到出现运动列车图像，直至车站重新无列车图像，说明列车不停靠直接通过本站台。

步骤8，图像识别模块将判断结果转化为控制指令经信号处理器的输出端口送至控制器，控制器将接收到的数字控制指令转换为模拟控制指令并输出至驱动器，驱动器将模拟控制指令放大后驱动机械伺服机构，操纵屏蔽门的开或关。

控制指令如下：第一指令，列车进站并停靠站台，先开车门再开屏蔽门；第二指令，乘客上下车时间到，确认“第一种状况，列车停靠站台且在屏蔽门与列车之间无异物”，再关屏蔽门；第三指令，乘客上下车时间到，确认“第二种状况，列车停靠站台且在屏蔽门与列车之间有异物”，不得关闭屏蔽门、发出报警声并禁止列车启动；第四指令，确认“第三种状况，无列车停靠站台且在屏蔽门与轨道之间无异物”，通知后方列车可以进站；第五指令，确认“第四种状况，无列车停靠站台且在屏蔽门与轨道之间有异物”，通知后方列车不可以进站。

当出现检修停运、消防、战备及其他非正常营运期间的特殊情况时，控制器不接收信号处理器输出的控制指令，而直接执行应急控制指令，应急控制指令直接操作屏蔽门的开或关动作，应急控制指令输入控制器。与此同时，CMOS摄像头与信号处理器进入休眠状态，直至控制器重新接收撤销应急控制指令后才停止休眠，恢复激活状态。

所述应急控制指令，是指来自系统外的人工直接干预指令，由车站管理人员通过人工直接干预指令生成器向控制器输入应急控制指令，控制器将控制指令数字信号转换为模拟控制信号，并将模拟控制信号送至驱动器。

所述人工直接干预指令生成器，是指在检修停运、消防、战备及其他非正常营运状态时产生有线开关控制指令或无线开关控制指令的装置，控制器根据人工直接干预指令生成器开关指令输出类型的通信协议配接相应的有线或无线指令接收器［74］。

较之现有同类技术，图像识别模块对收到增强后的数字图像信号建立现场图像矩阵B，对模板图像与现场图像分别搜寻灰度曲线双峰之间的谷点，并将其确定为相应图像的灰度级阈值，进而以该阈值作为图像分割的依据，将模板图像与现场图像的前景和背景区域分割开来。根据允许误差、相关度判据与指标对屏蔽门与列车侧之间的工作状况进行判定，同时根据列车停靠车站的前后时刻物体边缘线移动判定当前列车是在进站或者出站，从而判断出屏蔽门列车一侧的具体状况，识别的准确率均达到了100%。可以对列车离站后的屏蔽门与轨道之间是否出现异物进行监视，并向监管人员或上位机服务器发送信息和控制指令。因此保障了乘客上下车的舒适安全和列车的安全准时运行。