CN104834784A - 一种铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘系统，用以辅助铁路事故应急救援部门快速制定有效的铁路事故应急救援决策方案；采用由图像采集模块、图像识别模块、三维模型耦合模块、三维场景可视化模块、机构运动学仿真模块组成的电子沙盘构建铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘系统。本发明三维可视化仿真模块快速重建列车事故现场的三维场景，以呈现直观的列车事故三维场景沙盘模型，进而构建各种机构运动学仿真模块模拟列车事故应急救援，为列车突发事故救援方案的制定提供参考。

Description

一种铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘系统

技术领域

本发明涉及基于物理仿真的三维可视化领域、铁路应急救援领域，尤其涉及一种铁路应急辅助救援电子沙盘。

背景技术

铁路运输作为一种运载量大、速度快、运输效率高的载运工具，承担着一个国家整体交通运输的关键角色。近年来频频出现的列车碰撞及脱轨事故，使得轨道运输的可靠性及安全救援与防范措施成为发展高速列车所关注的核心问题。根据铁路运输安全事故普遍具有伤害程度严重、涉及人群范围广、设备损坏大等特点，行车安全一直成为我国确保运输系统稳定、维持社会秩序的基本保障。在近段高速列车的发展历史上，虽然人为主动防护及自动安全防护装置能有效避免大部分行车事故发生，但列车碰撞及脱轨事故并不鲜见，国外2010年乌克兰列车与公共汽车相撞事故、2011年德国马格德保塔勒线的货车与客车相撞事故，国内2008年胶济线列车相撞事故和2011年的甬温线“7.23”动车追尾碰撞事故等。这些列车碰撞事故造成的严重的人员伤亡和恶劣的社会影响均说明：仅依靠铁路事故主动防护还远远无法满足保护人员财产安全的需求。因此，完善铁路事故应急救援方案制定，提高事故救援效率成为了减少民生生命财产损失，提升交通运输效率极为必要的被动防护措施。

传统的铁路事故应急救援方案的具体实施，首先是获得事故发生点的地理信息，由负责部门赶往事发现场，通过起重机的吊复、顶复、拉复作业技术对事故列车主体进行纠正、复位或托运以达到有效处理事故现场的目的。传统铁路应急救援方案的制定到实施均需要技术人员快速赶往现场，根据现场实际情况，主要依赖于已有救援经验与人员专业知识加以完成。然而在铁路事故的应急救援中，时间效率是减少生命财产损失的重要指标。尽快制定出有效的铁路事故救援方案是处理铁路事故应急救援的首要目标。

在国内到目前为止，尚未检索到类似相关专利。

发明内容

本发明的目的是提供一种有效的铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘，以辅助铁路事故应急救援部门，快速制定有效的铁路事故应急救援决策方案。

本发明的目的是通过如下的手段实现的。

一种铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘系统，用以辅助铁路事故应急救援部门快速制定有效的铁路事故应急救援决策方案；采用由图像采集模块、图像识别模块、三维模型耦合模块、三维场景可视化模块、机构运动学仿真模块组成的电子沙盘构建铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘系统，包括以下步骤：

1)铁路事故发生后，系统接收事发点坐标信号，确定事故发生点地理坐标信息及事故车型，并将信号传输至沙盘的地理场景可视化处理器与无人机设备，以并行调用对应的三维场景可视化模块与图像采集模块，三维场景可视化模块计算流程转入步骤5，图像采集模块计算流程转入步骤2；

2)沙盘的图像采集模块接收到输入的事发点信号，并接收由飞行器航拍获取的事故主体与地理环境图像序列并将信号输入图像处理器，调用图像识别模块；

3)图像识别模块接收到图像采集模块返回的信号，通过图像处理器计算，完成下列步骤，并将计算结果输入三维模型耦合模块：

a)对返回的多幅图像进行图像拼接，构建事发主体的地理环境全景图。

b)对事发地地理环境全景图进行图像预处理，包括几何变换、直方图修正、图像滤波，为高层图像处理做准备；

c)将预处理好的图像对列车进行基于点/边缘/区域的列车检测与分割，获得基于不同方法分割得到的全景图中的二维列车图像；

d)调用已有的列车图像与环境图像数据库作为训练样本，通过模式识别方法，对基于多种分割方法得到的列车图像进行识别，以判别验证分割结果的正确性，从而选出与实际列车二维图像匹配程度最高的分割结果，得到列车在图像中的二维坐标并传输至三维模型耦合模块；

4)三维模型耦合模块接收到步骤3输出的列车二维图像分割结果及其坐标。首先从步骤1获得事发车辆的列车型号，并从数据库中导入该车型的三维车体模型，通过步骤3中的训练样本数据库，采用机器学习分类算法，对分割得到的列车图像，估计其车厢姿态，得到车厢姿态后，调整三维车体的模型至对应状态，通过最小二乘法，按二维图像中的车厢顺序进行三维模型排布以完成耦合；从而完成事故发生后的列车三维模型复原；

5)三维场景可视化模块接收到步骤1返回的事发点坐标信息，通过场景可视化处理器计算，完成以下步骤，并将计算如果输入机构运动学仿真模块：

a)查找对应坐标的GIS信息数据库，贴图/纹理数据库，三维模型数据库，以整合事发点三维地形数据库至地理场景可视化处理器；

b)基于GIS信息及高程数据与地理属性信息、贴图与纹理信息完成事发点三维地理环境的重建；

c)在重建完成事发地三维地理环境后，调用三维模型数据库，完成三维对象处理；

d)对已完成的铁路事故三维地理基本场景元素进行渲染，得到获得铁路事发现场可视化场景。进而对步骤4完成的事故列车三维模型进行贴图处理，整合事故场景三维电子沙盘构建；

6)机构运动学仿真模块接收到步骤5整合的事故场景三维电子沙盘，首先从数据库获取起重机虚拟三维模型，根据事故三维可视化场景，智能选择救援方案，根据智能提取的方案，通过动画实现模拟救援过程，虚拟辅助铁路应急救援部门制定有效的救援方案；

7)完成以上步骤后，最终通过可视化数据传输返回救援部门终端设备。

所述救援方案包括：救援起重机吊复作业法虚拟仿真、液压起复机顶复作业法虚拟仿真、救援复轨器拉复作业法虚拟仿真、周围建筑物干涉检查与起重机调参。

本发明主要由五个模块组成：1.图像采集模块；2.图像识别模块；3.三维模型耦合模块；4.三维场景可视化模块；5.机构运动学仿真模块。其对应的功能分别如下：

图像采集模块：主要基于四旋翼无人机设备，及时对事故现场的图像进行获取并返回至电子沙盘主机。

图像识别模块：对获取得到的图像进行拼接、预处理、检测与分割、列车识别，最终得到列车在图像中的二维位置。

三维模型耦合模块：通过数据库中相应车型的三维模型，根据算法获得事故车体的姿势，根据二维图像耦合三维模型，完成事故发生后的列车三维模型复原。

三维场景可视化模块：采用GIS数据与卫星图片等数据库完成事发点的地理场景构建，最终导入事故列车的三维模型以完成三维虚拟电子沙盘的建立。

机构运动学仿真模块：完成起重机在救援过程中智能化模拟，即基于智能方案搜索算法选取最优的救援措施，完成救援过程并动画呈现。

基于本虚拟电子沙盘系统，在具体实施铁路应急救援过程中，主要的有益效果体现在：

1.在救援部门赶往事故现场之前，系统就能向救援人员终端提供事故本身的直观三维事故现场信息，便于提前开展应急救援方案的制定与实施，提高救援效率。

2.由机构运动学仿真模块，通过智能搜索算法选择最优的应急救援方案并通过终端显示，配合辅助救援人员制定事故救援方案。

3.通过虚拟动画方式对某次应急救援过程进行演练与回放，再现事故救援现场，便于进行后续的铁路救援教育与人员培训。

4.系统数据库综合了各种型号的列车三维模型，便于处理任何车型的事故现场模拟。

本发明从列车事故的安全救援出发构造铁路应急辅助救援沙盘，辅助传统铁路事故应急救援部门以快速制定救援预案，提高救援效率，进一步减少生命财产损失。克服了传统实体沙盘的建造过程耗时周期长、维护成本高、无法实时进行应急辅助救援的缺点，快速有效地构建铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘。

本发明集成了图像采集模块、图像识别模块、三维模型耦合模块，三维可视化仿真模块快速重建列车事故现场的三维场景，以呈现直观的列车事故三维场景沙盘模型，进而构建各种机构运动学仿真模块模拟列车事故应急救援，为列车突发事故救援方案的制定提供参考。

综上所述，较传统方法，本发明具有如下特点：

1.本发明通过图像采集模块处理，在事故发生后立即返回现场图像信息至电子沙盘主机并导入至后续模块进行处理，快速建立事故现场三维虚拟电子沙盘并模拟救援实施，最终返回至救援人员终端显示设备，为救援部门赶到提前做好预案参考，具有及时性。

2.本发明结合三维地形可视化仿真技术与基于图像识别的列车事故主体三维模型复原技术，快速捕获事发现场的三维环境信息，建立三维虚拟电子沙盘，为救援部门赶往现场过程中提供直观的灾难现场视觉参考。

3.基于重建的三维虚拟电子沙盘，本发明构建一种机构运动学仿真模块，模拟救援过程中起重机的吊复、顶复、拉复及干涉检查等现场处理措施，并智能优化查找最优的应急救援方案，为救援部门的具体实施提供参考。

附图说明

图1是本发明功能连接示意图。

图2是本发明软件模块及数据传输连接示意图。

图3是本发明硬件连接示意图。

图4是本发明无人机拍摄角度示意图。

图5是本发明具体实施总体流程图。

具体实施方式

由硬件连接示意图(图3)可知，本发明主要由无人机设备，图像处理器，地理场景可视化处理器，机构运动学仿真处理器及终端显示设备组成。

从硬件所对应的功能模块角度看(图1与图2)，在铁路事故发生时，首先将信号以及事发地的地理位置信息、事故主体车型返回至即无人机设备，以调用图像采集模块。并将地理经纬度信息传输至地理场景可视化处理器，以调用三维场景可视化模块对事发地点的地理环境信息进行三维模型的建立。

无人机设备，主要为四旋翼飞行器，集成了图像采集模块的主要功能及数据传输功能，即根据地理坐标获取事发现场图像、地理信息等数据，并将采集数据返回至图像处理器。在图像采集模块中，无人机的图像获取需依赖人为操作，拍摄的主要对象要求尽量完整描述整个事故主体的形貌、姿态及场景，尽量避免太过近距离或远程的图像获取，摄取方式以航拍为主，照片需具备一定连续性(易于图像识别模块进行图像拼接)，以图4为例。在获取事故现场图像后，由无人机立即返回数据至图像处理器。

图像处理器，主要集成了图像识别模块、三维模型耦合模块。图像处理器在接收到图像采集模块返回的事故现场图像后，首先调用识别模块，对现场图像进行基于特征匹配算法的全局配准完成多幅图像的全景图拼接，进而对拼接完成的图像进行预处理以达到后续图像模式识别的输入要求，通常预处理包括图像几何变换、直方图修正、图像滤波等。获得预处理后的全景图后，模块采用图像的检测与分割技术对图像中的列车图像信息进行提取与分割，其中图像检测算法采用基于列车特征、列车图像的物体检测算法，准确定位全景图中每节车厢的二维位置，进而对其进行分割提取以得到全景图中车体的二维图像，并将其导入三维模型耦合模块。在进行三维模型耦合模块之前，需根据事故主体的车型，搜索数据库中对应车型的三维模型并导入耦合模块，通过对车体的三维模型进行二维投影(其中投影时需先对二维图像中车厢进行姿势判定，包括直立、倾倒等，以确定投影的方向)，并采用最小二乘法与全景图中列车的二维图像进行轮廓匹配(放缩、旋转、移动等)。在完成所有二维车体图像与三维实体模型的轮廓匹配后即可恢复事故发生后的列车三维模型数据。并将其传输入地理场景可视化处理器，通过融合三维场景可视化模块建立的事发点地理环境(包括地形、地貌、铁轨、周围建筑等)三维模型，来完成构造铁路事故发生点三维虚拟电子沙盘模型，再将电子沙盘模型数据导入机构运动学仿真处理器。

地理场景可视化处理器，主要集成了三维场景可视化模块以实现三维地理场景的可视化仿真。模块主要通过铁路事故现场返回的地理位置信息，利用如下三个数据库中的数据信息：

1.三维GIS数据库：主要用于筛选匹配铁路事故现场相应的GIS数据；

2.三维模型数据库：包括铁轨，河流与铁路事故现场周围建筑等模型；

3.建筑物/地表三维贴图纹理数据库；

并将调用模块中实时三维可视化引擎，对铁路事故现场的三维场景构建所需要的数据进行合理组织，包括建立合理地访问三维场景数据方式、运用数据裁剪技术，最终借助三维渲染工具将铁路事故现场的三维地理环境进行渲染。另外，在实时渲染事故现场三维地理场景过程中，需要对铁路事故现场地理场景可视化处理器中的GIS数据、纹理贴图数据与三维模型数据建立合理存储、调用机制。本发明运用金字塔模型对GIS地形数据采用分层分块存储与调度，将海量地形数据按照从低层次到高层次的顺序进行切片分块，并存储于外存(三维场景可视化终端)中。应急指挥救援客户终端则通过下载数据,实时调入内存中的每一块地形数据，进行多分辨率的显示。在对三维铁路事故现场的地形场景漫游时则根据渲染的需求，从三维场景可视化处理器中将当前层次下的多块地形数据动态下载并读入到本地内存中，而对于不在当前视域内的其它地形数据，则不需要读入内存，进而裁剪纹理贴图视景数据与GIS数据的关联模型，将对应GIS地形、矢量数据以及纹理贴图进行拼接重组，以达到大规模地形场景的实时渲染。在铁路事故救援现场三维地理场景渲染之后，则再次借助三维可视化实时引擎，将由图像识别模块与三维模型耦合模块获得的事故列车模型加载到渲染好的三维地理环境场景中，合理调整事故主体模型在三维地理场景中的位置，干涉验证事故主体位置，从而构建出以事故列车为主的三维虚拟电子沙盘,并将模型导入机构运动学仿真处理器。

机构运动学仿真处理器，主要集成了救援机构运动学仿真模块，调用数据库中起重机虚拟三维模型，并整合三维场景可视化沙盘完成的虚拟电子沙盘。根据事故三维可视化场景等周围建筑物干涉检查，智能选择救援方案，其中包括救援起重机吊复作业法虚拟仿真、液压起复机顶复作业法虚拟仿真、救援复轨器拉复作业法虚拟仿真、起重机调参。根据智能提取方案，通过动画实现模拟救援过程，虚拟辅助应急救援实施过程，最终将虚拟救援过程动画仿真过程通过数据传输至应急指挥救援部门显示终端。

铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘实施整体流程：

由实施总体流程图(图5)可知，本发明通过程序自主控制、组织不同的模块相互协调完成数据传输，以实现对铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘自动化构建。电子沙盘程序化建立时间流程如下：

以某铁路应急事故发生为时间点，由事故发生点返回其地理位置信息、事发车型至电子沙盘主机，并同时触发图像采集与三维场景可视化运算模块，开始并行计算。

图像采集模块通过四旋翼无人机获取事故场景图像，并传输至图像识别模块，触发图像处理器进行计算。

图像识别模块识别到传入图像信号，通过图像算法完成对图像进行拼接操作、预处理操作、检测、分割与识别操作，最终获得图像中列车的二维位置，并将数据传输至三维模型耦合模块并触发相关算法。

三维模型耦合模块接收到列车的二维图像位置信号，调用事发车型对应的三维模型，通过调整三维模型车体姿态对其二维图像进行空间投影耦合以完成事故发生点列车三维模型的复原。

另一方面，由并行处理，三维场景可视化运算模块通过调用集成的三维地形数据库完成三维地理环境重建、三维对象处理、以及铁路事故场景渲染，并最终结合三维模型耦合模块输出的列车三维模型完成事故场景三维电子沙盘的构建，并将构建完整的模型传入至机构动力学仿真模块，触发机构动力学仿真处理器执行运算。

机构动力学仿真模块捕捉到传入信号，调用智能识别与搜索算法根据事故场景确认铁路救援方案，并通过动力学仿真算法动画模拟救援过程，可视化救援现场以完成铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘的构建。

Claims (3)

1.一种铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘系统，用以辅助铁路事故应急救援部门快速制定有效的铁路事故应急救援决策方案；采用由图像采集模块、图像识别模块、三维模型耦合模块、三维场景可视化模块、机构运动学仿真模块组成的电子沙盘构建铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘系统，包括以下步骤：

1)铁路事故发生后，系统接收事发点坐标信号，确定事故发生点地理坐标信息及事故车型，并将信号传输至沙盘的地理场景可视化处理器与无人机设备，以并行调用对应的三维场景可视化模块与图像采集模块，三维场景可视化模块计算流程转入步骤5，图像采集模块计算流程转入步骤2；

2)沙盘的图像采集模块接收到输入的事发点信号，并接收由飞行器航拍获取的事故主体与地理环境图像序列并将信号输入图像处理器，调用图像识别模块；

3)图像识别模块接收到图像采集模块返回的信号，通过图像处理器计算，完成下列步骤，并将计算结果输入三维模型耦合模块：

a)对返回的多幅图像进行图像拼接，构建事发主体的地理环境全景图。

b)对事发地地理环境全景图进行图像预处理，包括几何变换、直方图修正、图像滤波，为高层图像处理做准备；

c)将预处理好的图像对列车进行基于点/边缘/区域的列车检测与分割，获得基于不同方法分割得到的全景图中的二维列车图像；

d)调用已有的列车图像与环境图像数据库作为训练样本，通过模式识别方法，对基于多种分割方法得到的列车图像进行识别，以判别验证分割结果的正确性，从而选出与实际列车二维图像匹配程度最高的分割结果，得到列车在图像中的二维坐标并传输至三维模型耦合模块；

4)三维模型耦合模块接收到步骤3输出的列车二维图像分割结果及其坐标。首先从步骤1获得事发车辆的列车型号，并从数据库中导入该车型的三维车体模型，通过步骤3中的训练样本数据库，采用机器学习分类算法，对分割得到的列车图像，估计其车厢姿态，得到车厢姿态后，调整三维车体的模型至对应状态，通过最小二乘法，按二维图像中的车厢顺序进行三维模型排布以完成耦合；从而完成事故发生后的列车三维模型复原；

5)三维场景可视化模块接收到步骤1返回的事发点坐标信息，通过场景可视化处理器计算，完成以下步骤，并将计算如果输入机构运动学仿真模块：

a)查找对应坐标的GIS信息数据库，贴图/纹理数据库，三维模型数据库，以整合事发点三维地形数据库至地理场景可视化处理器；

b)基于GIS信息及高程数据与地理属性信息、贴图与纹理信息完成事发点三维地理环境的重建；

c)在重建完成事发地三维地理环境后，调用三维模型数据库，完成三维对象处理；

d)对已完成的铁路事故三维地理基本场景元素进行渲染，得到获得铁路事发现场可视化场景。进而对步骤4完成的事故列车三维模型进行贴图处理，整合事故场景三维电子沙盘构建；

6)机构运动学仿真模块接收到步骤5整合的事故场景三维电子沙盘，首先从数据库获取起重机虚拟三维模型，根据事故三维可视化场景，智能选择救援方案，根据智能提取的方案，通过动画实现模拟救援过程，虚拟辅助铁路应急救援部门制定有效的救援方案；

7)完成以上步骤后，最终通过可视化数据传输返回救援部门终端设备。

2.根据权利要求1所述之铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘系统，其特征在于，所述救援方案包括：救援起重机吊复作业法虚拟仿真、液压起复机顶复作业法虚拟仿真、救援复轨器拉复作业法虚拟仿真、周围建筑物干涉检查与起重机调参。

3.根据权利要求1所述之铁路应急辅助救援三维虚拟电子沙盘系统，其特征在于，所述航拍飞行器为四旋翼无人机。