轨道异物侵限检测系统及方法技术方案

本发明专利技术提出了一种轨道异物侵限检测系统及方法。该系统包括设置于轨道沿线单侧或双侧的多个图像采集单元、多个图像处理单元以及管理平台单元；每个所述图像处理单元至少与两个所述图像采集单元通信连接，所述图像处理单元对所述图像采集单元所采集的图像信息进行处理，判断是否存在侵限；所述管理平台单元与图像采集单元的控制端通信连接，所述图像处理单元输出端与管理平台单元信息输入端通信连接。该系统中一个图像处理单元对多个图像采集单元的图像进行处理，降低了系统的建设成本，性价比高。

【技术实现步骤摘要】
轨道异物侵限检测系统及方法
本专利技术涉及轨道交通安全领域，具体涉及一种基于视觉人工智能的轨道异物侵限检测系统及方法。
技术介绍
目前，随着轨道交通在中国的高速发展，轨道交通也日益成为人们出行的首选方式。由于运营里程长，货运及客运量大，铁路基础设施安全维护面临的压力也越来大。同时，轨道交通的无人驾驶也正在走向成熟，得到越来越多的广泛应用。所以，保证轨行区的行车安全，有效且及时发现轨行区的异常情况(侵限及异物等)，现场施工人员的轨迹跟踪及位置，外部人员的异常侵入，以及实时监测部分基础设施的运行状态等等情况，是当前轨道交通行业迫切需要解决的一个难题。异物侵入列车行车限界(简为“侵限”)事件，会对运营安全造成极大的影响。对地面轨道而言，封闭措施总是存在这样那样的漏洞，高空抛物、山体缓坡等情况都会造成行车安全事故；而在隧道内，因铁路运行时间长，维护不到位或人员工作疏忽等，也会导致隧道内设备位置变化导致设备侵入行车限界，导致列车事故发生；尤其是在调度系统故障情况下，由于列车位置不能及时反馈，导致列车相撞的重大事故常有发生。侵限的异物可分为以下几类：1)线路上的气球、雨伞、接触网或钢轨附近的胶带等异物，也可能对列车运营造成间接的影响。2)线路旁侵限的设备、外界进入的大型物体等异物，将对列车运行造成直接的威胁。3)接触网或钢轨附近的异物：受电弓与接触网要求高精度匹配，弓网间的任何异物都有可能导致接触网跳闸等大型供电故障。4)落石，抛物，或者维修人员遗留的物品，以及发生脱落及位移设备设施。目前对于铁路、地铁等列车侵限物的发现与处理，主要靠人工巡视，需要大量人员参与，巡检周期长，巡检时间一般在晚上的车辆运行窗口期，难以在第一时间发现问题。其次，是通过轧道车来巡检轨行区的异常，也只能解决部分问题，对异物侵限无法实时监测。中国专利CN201010141132给出了一种基于视频的异物监测系统，能在轨道旁部署图像采集设备，监测固定区域的异物侵限情况。但该监测方法有如下缺点：1.监测区域需要在部署时人工设定，系统无法自动设定。在实际使用或实施过程中，相机或因震动等因素产生视场位移，使得事先人工设定的监测区域和实际需要监测的区域发生错位，这样就会造成系统大量误判。2.该方法需要采用无线通信系统将报警信息传递给司机，由于无线通信并不能保证百分百的可靠性，当出现通信故障的时候，就会带来巨大的安全隐患。3.该方法每一个相机都需要配置一个前端视频处理设备，系统的实施成本高昂。4.该系统没有定位功能，无法准确定位异常或告警出现的位置。
技术实现思路
为了克服上述现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的是提供一种轨道异物侵限检测系统及方法。为了实现本专利技术的上述目的，本专利技术提供了一种轨道异物侵限检测系统,包括设置于轨道沿线单侧或双侧的多个图像采集单元、多个图像处理单元以及管理平台单元；每个所述图像处理单元至少与两个所述图像采集单元通信连接，所述图像处理单元对所述图像采集单元所采集的图像信息进行处理，判断是否存在侵限；所述管理平台单元与图像采集单元的控制端通信连接，所述图像处理单元输出端与管理平台单元信息输入端通信连接。该轨道异物侵限检测系统中一个图像处理单元能处理多个图像采集单元的图像数据，大大降低系统建设，经济效益显著。该轨道异物侵限检测系统的优选方案：所述图像采集单元按设定距离间隔设置，且每个所述图像采集单元一一对应一个编号，形成一个关于图像采集单元的位置坐标系。这便于对图像采集单元定位，进一步对异物进行定位。该轨道异物侵限检测系统的优选方案：所述图像采集单元、图像处理单元与所述管理平台单元之间为有线通信连接。这提高了信号传输的稳定性，同时也不会对现有的列车信号及通信系统产生干扰。本申请还提出了一种轨道异物侵限检测方法，包括以下步骤：S1，设置于轨道沿线的图像采集单元实时采集其监控区域的图像信息，并发送至图像处理单元；S2，图像处理单元根据图像信息生成列车行车安全限界，并判断列车行车限界是否存在异物侵限；当存在异物侵限时，将侵限信息发送至管理平台单元，所述侵限信息包括：侵限图像信息、侵限类型、图像采集单元的定位信息、异物定位信息；S3，所述管理平台单元接收所述侵限信息，并展示于显示大屏上和/或发送至用户终端。该轨道异物侵限检测方法的优选方案，列车行车限界生成步骤为：A、对所采集的图像进行边缘检测：先对图像进行高斯滤波；再对高斯滤波后的图像采用一阶偏导的有限差分计算灰度值梯度的幅值和方向；然后对灰度值梯度幅值进行非极大值抑制；并采用双阈值算法对非极大值抑制后的图像进行灰度值检测，然后连接边缘；B、对边缘检测后的图像进行直线判断：先对边缘检测后的图像进行霍夫空间变换；再对霍夫空间中相交于一点的线的数量进行判断，如果线的数量超过设置的相交线数量阈值，则判断该交点在二维空间中为直线，标记出该交点；然后再霍夫空间反变换，返回二维空间，完成图像中的直线判断；C、水平方向相邻直线距离判断：在步骤B中得到的直线中，在同一水平线中查找直线的坐标点，并记录这些坐标点的x坐标，然后两两计算两条直线上坐标点的x坐标间距；D、轨道标记：如果存在有两条直线上有3对或3对以上坐标点的x坐标间距小于间距阈值，将这些坐标点的中心点作为候选点；找到候选点中最左侧与最右侧的候选点，标记为轨道侯选点；F、虚拟限界绘制：连接各个水平线的轨道候选点，获得轨行区左右轨道直线；将左、右轨道直线反向平移k个像素绘制虚拟限界，得到列车行车限界。该方法基于图像特征处理，利用图像相邻直线一致性，消除了因震动带来的偏差，具有数据量小，计算要求低，典型流处理的特点，可实现任何时刻虚拟限界更新。该轨道异物侵限检测方法的优选方案，异物检测方法：步骤1、对输入的图像信息进行Vibe前视图数据更新，并将输入的图像存入两帧差分队列；步骤2、对Vibe输出的前视图进行图像预处理，并进行轮廓查找，找到前视图中像素点块中像素点数超过设定像素点数阈值的部分，用目标矩形框标记；步骤3、将目标矩形框像素坐标回溯至两帧差分队列；步骤4、若矩形框不在列车行车限界内，认为列车行车限界内无异物；若在列车行车限界内，则计算两帧差分队列图像中矩形框位置的像素均值与方差，以及对应的差值；若均值差值小于均值差设定值，方差差值小于方差设定值，且矩形框面积小于第一面积设定值，认为列车行车限界内无异物；否则，认为列车行车限界内有异物；若矩形框面积大于第二面积设定值，第一面积设定值小于第二面积设定值，则认为列车行车限界可能内存在异物，将该图像信息上传至管理平台单元进行人工复核；步骤5，利用机器学习对异物类型进行检测，得到侵限类型。该步骤利用环境时间上的瞬时性特点与异物侵限空间上的不定性的特点，背景检测采用二次比对的方式进行异物判断，第一次通过抽帧的方式消除瞬态变化，提升图像鲁棒性。若比对中发现差异超过阈值，则进行二次比对判断，观察异物是否本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种轨道异物侵限检测系统,其特征在于，包括设置于轨道沿线单侧或双侧的多个图像采集单元、多个图像处理单元以及管理平台单元；/n每个所述图像处理单元至少与两个所述图像采集单元通信连接，所述图像处理单元对所述图像采集单元所采集的图像信息进行处理，判断是否存在侵限；所述管理平台单元与图像采集单元的控制端通信连接，所述图像处理单元输出端与管理平台单元信息输入端通信连接。/n

【技术特征摘要】
1.一种轨道异物侵限检测系统,其特征在于，包括设置于轨道沿线单侧或双侧的多个图像采集单元、多个图像处理单元以及管理平台单元；
每个所述图像处理单元至少与两个所述图像采集单元通信连接，所述图像处理单元对所述图像采集单元所采集的图像信息进行处理，判断是否存在侵限；所述管理平台单元与图像采集单元的控制端通信连接，所述图像处理单元输出端与管理平台单元信息输入端通信连接。


2.根据权利要求1所述的轨道异物侵限检测系统,其特征在于，所述图像采集单元按设定距离间隔设置，且每个所述图像采集单元一一对应一个编号，形成一个关于图像采集单元的位置坐标系。


3.根据权利要求1所述的轨道异物侵限检测系统,其特征在于，所述图像采集单元、图像处理单元与所述管理平台单元之间为有线通信连接。


4.根据权利要求1所述的轨道异物侵限检测系统,所述管理平台单元包括管理平台服务器，还包括显示大屏和/或用户终端，所述管理平台服务器与图像处理单元通信连接，所述显示大屏、用户终端与管理平台服务器通信连接。


5.一种轨道异物侵限检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，设置于轨道沿线的图像采集单元实时采集其监控区域的图像信息，并发送至图像处理单元；
S2，图像处理单元根据图像信息生成列车行车安全限界，并判断列车行车限界是否存在异物侵限；当存在异物侵限时，将侵限信息发送至管理平台单元，所述侵限信息包括：侵限图像信息、侵限类型、图像采集单元的定位信息、异物定位信息；
S3，所述管理平台单元接收所述侵限信息，并展示于显示大屏上和/或发送至用户终端。


6.根据权利要求5所述的轨道异物侵限检测方法，其特征在于，列车行车限界生成步骤为：
A、对所采集的图像进行边缘检测：先对图像进行高斯滤波；再对高斯滤波后的图像采用一阶偏导的有限差分计算灰度值梯度的幅值和方向；然后对灰度值梯度幅值进行非极大值抑制；并采用双阈值算法对非极大值抑制后的图像进行灰度值检测，然后连接边缘；
B、对边缘检测后的图像进行直线判断：先对边缘检测后的图像进行霍夫空间变换；再对霍夫空间中相交于一点的线的数量进行判断，如果线的数量超过设置的相交线数量阈值，则判断该交点在二维空间中为...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宗舟，
申请(专利权)人：成都希格玛光电科技有限公司，杭州国翌科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51