【技术实现步骤摘要】
一种调车场景的障碍物检测方法、系统、设备和存储介质
[0001]本申请涉及轨道交通领域，特别是涉及一种调车场景的障碍物检测方法、系统和存储介质。
技术介绍
[0002]随着智能驾驶技术的发展，轨道交通列车对行车前方危及行车安全的非预期障碍物检测以保证行车安全是智能驾驶需要重点解决的问题之一。目前轨道交通调车作业需要司机进行瞭望判断行车安全，现有的专利技术和研究都只能协助司机进行瞭望，降低司机作业强度。导致很多有轨列车对于前方障碍物的检测不准确且速度较慢，影响了有轨列车的安全运行。
技术实现思路
[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种调车场景的障碍物检测方法、系统、设备和存储介质。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种调车场景的障碍物检测方法，该方法包括：
[0005]通过列车上的摄像头模组进行机器视觉目标检测，并利用激光雷达模组进行激光雷达目标检测，完成对列车前方的目标检测；
[0006]根据所述目标检测的时间戳，对所述目标检测的信息进行时间同步，再分别对机器...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种调车场景的障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过列车上的摄像头模组进行机器视觉目标检测，并利用激光雷达模组进行激光雷达目标检测，完成对列车前方的目标检测；根据所述目标检测的时间戳，对所述目标检测的信息进行时间同步，再分别对机器视觉检测的目标和激光雷达检测的目标进行匹配，完成目标检测的融合；基于列车所在的轨道进行限界判断，通过提取轨道视觉特征和边缘检测，判断出列车所在轨道，并通过轨道和列车外形轮廓确定列车运行前方限界；在目标检测中获取目标的坐标信息，在限界判断中划定列车运行限界，对列车进行碰撞判断后，进行预警处理。2.根据权利要求1所述的调车场景的障碍物检测方法，其特征在于，所述通过列车上的摄像头模组进行机器视觉目标检测，并利用激光雷达模组进行激光雷达目标检测，完成对列车前方的目标检测，包括：通过采集运用场景的视频样本信息，对样本中需要关注的目标进行标注，使用采集所述视频样本信息并通用场景训练的卷积神经网络进行训练，提升特定场景下目标的识别率；获取到摄像头模组采集的高清视频流信息后，处理成卷积神经网络适配的图像格式，经过机器视觉模型识别，输出检测到的目标信息，所述目标信息包括目标类型、坐标、像素点；对所述激光雷达模组进行标定，列车在运行过程中，主机获取到激光雷达感知的行车前方三维点云信息，根据激光雷达标定的位置信息，将轨面以下的点云信息切割，视为不具有危害的目标；对于切割后剩余的轨道上方点云，通过聚类算法，将空间距离相近的点聚类，判断为一个目标，并结合环境进行三维空间特征进行判断。3.根据权利要求1所述的调车场景的障碍物检测方法，其特征在于，所述根据所述目标检测的时间戳，对所述目标检测的信息进行时间同步，再分别对机器视觉检测的目标和激光雷达检测的目标进行匹配，完成目标检测的融合，包括：通过时间同步，将机器视觉原始图像信息和激光雷达原始点云信息打上时间戳，在机器视觉和激光雷达目标检测完成后，根据原始时间戳信息进行时间对齐；通过联合标定，确定摄像头模组和激光雷达模组的空间位置关系，将机器视觉和激光雷达识别的目标转换到同一坐标系下；对机器视觉检测的目标和激光雷达检测的目标进行匹配，根据深度学习算法的特性，以激光雷达检测目标为主，机器视觉检测结果辅助进行类型识别。4.根据权利要求1所述的调车场景的障碍物检测方法，其特征在于，所述在目标检测中获取目标的坐标信息，在限界判断中划定列车运行限界，对列车进行碰撞判断后，进行预警处理，包括：将目标坐标信息与限界信息进行匹配，当匹配后存在重叠或者限界沿轨道延伸方向二者有重叠，则判断目标与列车存在碰撞风险；检测出运行前方目标存在碰撞风险后，发送预警信息到智能驾驶系统，控制智能驾驶系统进行减速规避碰撞；
通过车地通信装置发送预警信息到地面监控系统，触发地面监控系统发生预警，并实时显示车载系统检测结果画面信息；地面监控系统发送解除预警指令或者预警确认指令到车载检测主机，车载检测主机根据地面监控系统指令控制智能驾驶系统解除预警或者紧急制动。5.一种调车场景的障碍物检测...
【专利技术属性】
技术研发人员：加玉涛，吕宇，蒋国涛，李晨，文林，皮志超，冷冰涵，
申请(专利权)人：株洲中车时代电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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