【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理，特别涉及一种基于无人机视觉检测的铁路行人侵限监测预警系统。
技术介绍
1、随着我国铁路运营里程迅速增长，运输压力也逐渐增加，而铁路行人侵限始终是保障铁路安全运行中遇到的最大问题，而当前传统的行人侵限检测设备存在一定的局限性，监测的范围受摄像头的设置位置影响，通常需要配置多个摄像头并进行协调设置与铺设管路，才能保证大范围铁路沿线监控，进一步的提高了安装成本，同时这种方法容易受到环境因素干扰，从而影响监控的效果和准确性。
2、根据专利申请号为2018107105549的专利文献公开了轨道交通的空基行人侵界检测方法、装置和系统，通过根据空基轨道图像中像素距离与真实距离的比例，在轨道图像中确定防侵界区域图像，然后将该图像分成至少两个子区域图，并从中提取包含侵限行人的人像类区域图，最后根据人像类区域图在轨道图像中的位置和对应的场景位置，确定侵限行人的位置。虽然该方法能够实现铁路行人侵限检测操作，但其操作复杂，效率较低，且受图像大小限制，无法应用在铁路全线上。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于无人机视觉检测的铁路行人侵限监测预警系统，解决了现有技术中对铁路全线监测效果差、检测成本高的技术问题，实现了高质量、高效率铁路全线监测，减少了监测成本的技术效果。
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种基于无人机视觉检测的铁路行人侵限监测预警系统，包括无人机和信息处理终端，所述无人机还包括北斗导航模块
4、所述北斗导航模块与飞行控制模块位于无人机的内部，所述北斗导航模块与北斗卫星建立连接，用于识别地面位置并辅助飞行控制模块沿着预定线路进行飞行，所述飞行控制模块通过响应终端接受信息处理终端输入的控制信号，所述信息处理终端会记录无人机的飞行数据；
5、所述图像捕获模块的主体为双目视觉摄像头，所述双目视觉摄像头的上方设有可调节旋转支座与无人机转动连接，所述图像处理模块位于无人机的内部，并通过线路与图像捕获模块连接，所述图像捕获模块会将视觉信息传递到图像处理模块进行处理，所述视觉信息包括飞行视觉参照物信息与行人侵限信息，所述飞行视觉参照物信息会结合北斗导航信息修正飞行路线；
6、所述通讯报警模块包括无线通讯模块和声光报警模块，所述无线通讯模块位于无人机的内部，所述无线通讯模块带有近处无线信号接收模块，用于接收无线信号，所述无线通讯模块会将通讯信息回传至信息处理终端进行数据存储，所述声光报警模块包括音响和警示灯，所述音响与警示灯设于无人机的下端面用于播放声音与发出警示灯光。
7、作为改进，所述飞行控制模块还包括检测模块，所述检测模块以stm32单片机为信息处理单元进行数据补充计算，所述检测模块还包括jy62imu模块测量无人机的飞行运动状态，用于无人机的平稳运行。
8、作为改进，所述双目视觉摄像头以jetson nano为搭载核心，并使用yolo v5算法进行数据源处理，对图像进行网格结构卷积处理，将图像遍历多个函数卷积得到一系列的特征图，用于获取图片不同类别特征信息，所述图像捕获模块与通讯模块相连，将图像信息上传至云服务器。
9、作为改进，所述通讯模块采用air724ug开发板，使用tcp协议将jetson nano图像处理结果上传至信息处理终端，并在云服务器留存记录。
10、作为改进，所述报警模块的音响带有蓝牙连接模块，并通过蓝牙信号与jetsonnano连接。
11、作为改进，所述检测模块使用yolov5s的head模块实现对边界框预测、目标的类别、位置和置信度信息，并对其进行跟踪。
12、作为改进，所述图片特征信息获取后通过fpn和pan将特征图片细化分类并进行识别。
13、本专利技术的有益效果为：通过设置无人机可以进行高效高质量的对铁路沿线进行监测，并进行灵活有效的驱离，通过设置导航与飞控模块可以针对不同地形进行平稳安全飞行，避免对铁路正常运行造成影响，通过设置图像捕获与处理模块，可以更加精准的进行图像识别，避免出现错误识别情况的产生，提高装置的使用效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于无人机视觉检测的铁路行人侵限监测预警系统，包括无人机和信息处理终端，其特征在于，所述无人机还包括北斗导航模块、飞行控制模块、图像捕获模块、图像处理模块、通讯报警模块和响应终端，
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机视觉检测的铁路行人侵限监测预警系统，其特征在于，所述飞行控制模块还包括检测模块，所述检测模块以STM32单片机为信息处理单元进行数据补充计算，所述检测模块还包括JY62IMU模块测量无人机的飞行运动状态，用于无人机的平稳运行。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机视觉检测的铁路行人侵限监测预警系统，其特征在于，所述双目视觉摄像头以Jetson Nano为搭载核心，并使用YOLO V5算法进行数据源处理，对图像进行网格结构卷积处理，将图像遍历多个函数卷积得到一系列的特征图，用于获取图片不同类别特征信息，所述图像捕获模块与通讯模块相连，将图像信息上传至云服务器。
4.根据权利要求1所述的一种基于无人机视觉检测的铁路行人侵限监测预警系统，其特征在于，所述通讯模块采用Air724UG开发板，使用TCP协议将Jetson Nan
5.根据权利要求1所述的一种基于无人机视觉检测的铁路行人侵限监测预警系统，其特征在于，所述报警模块的音响带有蓝牙连接模块，并通过蓝牙信号与Jetson Nano连接。
6.根据权利要求2所述的一种基于无人机视觉检测的铁路行人侵限监测预警系统，其特征在于，所述检测模块使用YOLOv5s的Head模块实现对边界框预测、目标的类别、位置和置信度信息，并对其进行跟踪。
7.根据权利要求3所述的一种基于无人机视觉检测的铁路行人侵限监测预警系统，其特征在于，所述图片特征信息获取后通过FPN和PAN将特征图片细化分类并进行识别。
...【技术特征摘要】
1.一种基于无人机视觉检测的铁路行人侵限监测预警系统，包括无人机和信息处理终端，其特征在于，所述无人机还包括北斗导航模块、飞行控制模块、图像捕获模块、图像处理模块、通讯报警模块和响应终端，
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机视觉检测的铁路行人侵限监测预警系统，其特征在于，所述飞行控制模块还包括检测模块，所述检测模块以stm32单片机为信息处理单元进行数据补充计算，所述检测模块还包括jy62imu模块测量无人机的飞行运动状态，用于无人机的平稳运行。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机视觉检测的铁路行人侵限监测预警系统，其特征在于，所述双目视觉摄像头以jetson nano为搭载核心，并使用yolo v5算法进行数据源处理，对图像进行网格结构卷积处理，将图像遍历多个函数卷积得到一系列的特征图，用于获取图片不同类别特征信息，所述图像捕获模块与通讯模块相连，将图像信息上...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨羊，刘占豪，高海明，王涛，陈俊铭，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。