轨道弯道障碍物检测方法技术

本公开的实施例提供了轨道弯道障碍物检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取行车图像；所述行车图像包括轨道弯道；通过图像障碍物检测算法对所述行车图像中的障碍物进行检测；同时，获取弯道上方点云数据，对轨道弯道障碍物进行检测；基于所述图像障碍物检测算法和点云数据对障碍物的检测结果，发送告警信息。以此方式，实现了弯道障碍物的精准识别，清除了地铁弯道处障碍物识别的盲区，为地铁运行的安全性添加了可靠保障。为地铁运行的安全性添加了可靠保障。为地铁运行的安全性添加了可靠保障。

【技术实现步骤摘要】
轨道弯道障碍物检测方法


[0001]本公开的实施例一般涉及轨道交通领域，并且更具体地，涉及轨道弯道障碍物检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]国内现行运营的轨道交通的障碍物监测手段通常是采用物理接触式的障碍物防护检测，在车体转向架上安装防碰撞障碍物检测装置，一旦列车和障碍物发生碰撞，将触发车头下方机械装置位移，然后触发紧急制动安全环路中的继电器动作及时停下列车。该方法的缺点是只有当碰撞发生时才会起到保护作用，列车无法提前预知线路情况实施提前防护。
[0003]同时，如图1所示，传统的地铁障碍物检测系统将传感器放置在列车车头前方，由于激光、无线电等无法跨越弯道的特性，将在弯道处形成巨大的检测盲区。在地铁建设标准中，正线弯道的半径为R＝300米，传统的地铁障碍物检测系统只能检测前方20米左右的距离，盲区巨大，远远无法满足地铁安全行驶的需要，容易引发地铁事故。

技术实现思路

[0004]根据本公开的实施例，提供了一种轨道弯道障碍物检测方案。
[0005]在本公开的第一方面，提供了一种轨道弯道本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨道弯道障碍物检测方法，其特征在于，包括：获取行车图像；所述行车图像包括轨道弯道；通过图像障碍物检测算法对所述行车图像中的障碍物进行检测；同时，获取弯道上方点云数据，对轨道弯道障碍物进行检测；基于所述图像障碍物检测算法和点云数据对障碍物的检测结果，发送告警信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像障碍物检测算法包括深度学习模型和canny算法。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述深度学习模型通过如下步骤进行训练：生成训练样本集合，其中，训练样本包括带有标注信息的行车图像；所述标注信息包括轨道弯道障碍物；基于预设的优化算法和所述训练样本集合中的样本，对深度学习模型进行训练，以所述行车图像作为输入，以轨道弯道障碍物作为输出，当输出的轨道弯道障碍物与标注的轨道弯道障碍物的统一率满足预设阈值时，完成对深度学习模型的训练。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述生成训练样本集合包括：获取样本行车图像；对所述样本行车图像进行对比度增强和去噪处理，生成训练样本集合。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：方志军，蔡润轩，邓林，
申请(专利权)人：北京铁科时代科技有限公司，
类型：发明
国别省市：