CN108099957B - 一种基于障碍物检测与识别的机车作业方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于障碍物检测与识别的机车作业方法及系统。所述方法包括：获取机车当前股道的图像；提取所述图像的颜色投影曲线；根据所述颜色投影曲线确定障碍物疑似区域；根据所述障碍物疑似区域判断前方道路是否影响机车运行，得到第一判断结果；若所述第一判断结果表示前方道路影响机车运行，显示提醒司机减速慢行的信息，以提示司机做出相应的应对措施。本发明提供的方法及系统，用来提高机车运行的安全性。

Description

一种基于障碍物检测与识别的机车作业方法及系统

技术领域

本发明涉及机车前方障碍物检测与识别领域，特别是涉及一种基于障碍物检测与识别的机车作业方法及系统。

背景技术

轨道电路是以铁路线路的两根钢轨作为导体，两端加以电气绝缘或电气分割，并且接上送电和受电设备构成的电路。它是用于自动、连续检测这段线路是否被机车车辆占用，用于控制信号装置或转辙，以保证行车安全的设备。

轨道电路作为铁路信号系统的基础元素，在行车指挥、列车运行、作业组织中占有举足轻重的地位。但由于多种因素的影响，当机车占用或运行至某一轨道电路区段时，继电器却仍处在吸起状态，此时控制台应该显示“红光带”却没有正常显示，我们称这种状态为轨道电路分路不良，俗称“压不死”、“丢车”、“飞车”或“白光带”，此时相应的信号灯和控制台上会错误地显示无车占用时的绿灯和白灯。分路不良区段在各站场中不同程度存在，极易因疏忽误认等因素造成事故，构成安全隐患。

另外，在铁路安全领域，异物入侵检测预警技术已在国内外广泛使用，主要采用的方法有接触式检测和非接触式检测。接触式检测技术是用防护网将轨道界限圈起来，通过障碍物与防护网的接触来进行异物入侵报警。非接触式检测技术是基于红外线、激光扫描、幕墙以及视频监控的检测，无需与异物接触，在一定范围内能精确的检测到异物入侵与否。因非接触式检测技术的安装方便而且灵活准确，已成为铁路异物入侵检测的主要研究和发展方向。

为保证行车安全，西班牙的高速铁路在隧道口等容易发生异物侵限(如落石、滑坡等)的路段，安装了基于红外线光幕的落物检测系统，可以检测尺寸超过0.5m*0.5m*0.5m的异物。一但落石落入隧道的限界以内就会阻挡红外光幕接收器接收红外线，从而激发报警程序。

日本新干线铁路的列车运营管理自动化系统主要采用光缆式传感器对异物入侵进行检测，各监测点通过光信号的衰减判断是否发生异物入侵情况及危害程度，当达到报警控车条件时，无需调度人员人工确认，立即启动对列车限速控制。

我国铁路的安全监控系统基本上是以《京沪高速铁路设计暂行规定》为样本，并借鉴法、日、德国高速铁路安全监控系统优点进行设计。一般通过设置异物入侵检测报警网实现异物入侵的检测，适合检测泥石流或山体滑坡等可能造成的轨道上沙石，设置在公路跨铁路立交或公路平行地段崩塌落石处。

因此，现有的方法都不能对区间异物进行有效的检测和识别。所有，机车的运行极易因疏忽误认等因素造成事故，构成安全隐患。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于障碍物检测与识别的机车作业方法及系统，用来提高机车运行的安全性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

本发明提供了一种基于障碍物检测与识别的机车作业方法，所述机车作业方法包括：

获取机车当前股道的图像；

提取所述图像的颜色投影曲线；

根据所述颜色投影曲线确定障碍物疑似区域；

根据所述障碍物疑似区域判断前方道路是否影响机车运行，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示前方道路影响机车运行，显示提醒司机减速慢行的信息，以提示司机做出相应的应对措施。

可选的，所述根据所述障碍物疑似区域判断前方道路是否影响机车运行，具体包括：

提取所述障碍物疑似区域的轮廓；

确定所述轮廓的轮廓面积；

判断所述轮廓面积是否大于预设值，得到第二判断结果；

当所述第二判断结果表示所述轮廓面积大于所述预设值时，确定所述前方道路影响机车运行。

可选的，在当所述第二判断结果表示所述轮廓面积大于所述预设值时之后，还包括：

判断所述障碍物疑似区域的轮廓是否为轨道边缘，得到第三判断结果；

当所述第三判断结果表示所述障碍物疑似区域的轮廓不是轨道边缘时，确定前方道路影响机车运行。

可选的，所述根据所述颜色投影曲线确定障碍物疑似区域，具体包括：

判断所述颜色投影曲线是否异常，得到第四判断结果；

当所述第四判断结果表示所述颜色信息异常时，确定所述图像颜色信息异常的区域为所述障碍物疑似区域；

当所述第四判断结果表示所述颜色信息正常时，确定所述图像整体为所述障碍物疑似区域。

可选的，所述判断所述颜色投影曲线是否异常，具体包括：

判断所述投影曲线是否存在异常点，若是，确定所述颜色信息异常，若否，确定所述颜色信息正常；所述异常点为在一定范围内，纵坐标值不符合一定范围的纵坐标变化趋势的点。

可选的，在所述获取机车当前股道的图像之后，还包括:

采用高斯滤波算法对所述图像进行预处理。

可选的，所述提取所述图像的颜色投影曲线，具体包括：

提取所述图像的三颜色投影曲线，所述三颜色包括红、绿和蓝。

本发明还提供了一种基于障碍物检测与识别的机车作业系统，所述系统包括：

图像获取模块，用于获取机车当前股道的图像；

颜色投影曲线提取模块，用于提取所述图像的颜色投影曲线；

障碍物疑似区域确定模块，用于根据所述颜色投影曲线确定障碍物疑似区域；

第一结果判断模块，用于根据所述障碍物疑似区域判断前方道路是否影响机车运行，得到第一判断结果；

显示模块，用于若所述第一判断结果表示前方道路影响机车运行，显示提醒司机减速慢行的信息，以提示司机做出相应的应对措施。

可选的，所述第一结果判断模块，具体包括：

轮廓提取单元，用于提取所述障碍物疑似区域的轮廓；

轮廓面积确定单元，用于确定所述轮廓的轮廓面积；

第二结果判断单元，用于判断所述轮廓面积是否大于预设值，得到第二判断结果；

确定单元，用于当所述第二判断结果表示所述轮廓面积大于所述预设值时，确定所述前方道路影响机车运行。

可选的，所述第一结果判断模块，还包括：

第三结果判断单元，用于判断所述障碍物疑似区域的轮廓是否为轨道边缘，得到第三判断结果；

障碍物确定单元，用于当所述第三判断结果表示所述障碍物疑似区域的轮廓不是轨道边缘时，确定前方道路存在障碍物。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明采用障碍物检测与识别的方法判断前方道路是否占用，摆脱了依靠检测列车是否脱离钢轨的道路占用手段，不受钢轨锈蚀或污染程度限制，只与摄像机采集到的图像信息有关，因此本发明的方法能够解决因轨道电路分路不良造成的障碍物检测问题，提高了机车运行的安全性。

本发明通过对障碍物颜色、轮廓以及面积的相应判断，还可以对区间入侵的影响机车正常运行的障碍物进行相应的检测与识别，从而提高了机车的运行效率。

另外，本发明所提出的方法以电子设备(摄像机)为主，生产成本可控，批量运用成本更低；无需敷设供电、通信线缆，工程实施难度较小。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明基于障碍物检测与识别的机车作业方法的实施例1的流程图；

图2为本发明基于障碍物检测与识别的机车作业方法的实施例2的流程图；

图3为本发明基于障碍物检测与识别的机车作业系统的实施例的结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种基于障碍物检测与识别的机车作业方法及系统，用来解决轨道电路分路不良的问题。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例1

图1为本发明基于障碍物检测与识别的机车作业方法的实施例1的流程图，如图1所示，所述机车作业方法包括：

步骤101，获取机车当前股道的图像。

步骤102，提取所述图像的颜色投影曲线。

步骤103，根据所述颜色投影曲线确定障碍物疑似区域。

步骤104，根据所述障碍物疑似区域判断前方道路是否影响机车运行，得到第一判断结果。

步骤105，若所述第一判断结果表示前方道路影响机车运行，显示提醒司机减速慢行的信息，以提示司机做出相应的应对措施。

本实施例中，首先，当机车驶入站场时，司机手动选择机车作业模式(调车作业模式和区间作业模式)，系统将触发机车相应作业模式下的障碍物检测模块，使得安装在机车顶端的摄像机开始采集图像；然后对采集到的图像进行障碍物检测；接着对检测结果进行相应的判断，如果当前帧检测出障碍物，则此时一方面要将检测信息传送至调度室，供其分析原有调度指令是否正确，另一方面司机需减速慢行进一步确认该障碍物是否会影响机车的正常行驶，对检测结果进行相应的确认；如果当前帧没有检测到障碍物，则司机正常行驶。

与其它解决机车前方异物入侵的方法相比，本发明所提出的方法以电子设备(摄像机)为主，生产成本可控，批量运用成本更低；无需敷设供电、通信线缆，工程实施难度较小；采用完全脱离钢轨的列车占用检测手段，不受钢轨锈蚀或污染程度限制，运用范围较广。因此，本发明方法不仅能够解决因轨道电路分路不良造成的障碍物检测问题，还能解决区间异物入侵的检测与识别问题，从而提高了机车运行的安全性。

实施例2

图2为本发明基于障碍物检测与识别的机车作业方法的实施例1的流程图，如图2所示，所述机车作业方法包括：

步骤201，获取机车当前股道的图像。本发明中是通过从安装机车顶部的摄像机来采集图像的。本发明只对当前机车运行的股道区域进行相应的障碍物检测，该方法一方面将原始图像中带有干扰的复杂背景单一化，从而在提高算法的精确检测率的同时又降低了其虚警率；另一方面还提高了算法的实时性。

步骤202，采用高斯滤波算法对所述图像进行预处理。由于外部环境以及相机自身的损耗等原因，采集到的原始图像可能会存在一定的噪声，因此，本发明采用高斯滤波算法对图像进行去噪处理

步骤203，提取所述图像的三颜色投影曲线，所述三颜色包括红、绿和蓝。本发明中图像的颜色信息是指图像的R、G、B三通道信息。

步骤204，判断所述三颜色投影曲线是否异常；若是，执行步骤205；若否，执行步骤206。判断所述三颜色投影曲线是否异常具体包括：判断所述投影曲线是否存在异常点，若是，确定所述颜色信息异常，若否，确定所述颜色信息正常；所述异常点为在一定范围内，纵坐标值不符合一定范围的纵坐标变化趋势的点。

一般情况下，没有障碍物时，机车当前股道区域中的颜色是比较单一，因此其RGB三通道颜色信息投影曲线以一定趋势进行有规律的变化，但是当该区域中存在障碍物时，其颜色信息投影曲线就会发生突变，本发明中寻找颜色信息投影曲线中突变点的方法来判断机车前方是否存在影响机车正常运行的障碍物；如果该投影曲线中某一峰值点与其后其它点相比突然增大或者减小，则认为该区域可能存在影响机车正常运行的障碍物，反之则认为该区域中可能不存在影响机车正常运行的障碍物。

步骤205，确定所述图像颜色信息异常的区域为障碍物疑似区域。

步骤206，确定所述图像整体为障碍物疑似区域。

步骤207，提取所述障碍物疑似区域的轮廓。

步骤208，确定所述轮廓的轮廓面积；

步骤209，判断所述轮廓面积是否大于预设值，若是，执行步骤210；若否，执行步骤212。

步骤210，判断所述障碍物疑似区域的轮廓是否为轨道边缘；若是，执行步骤211；若否，执行步骤212。障碍物精确定位：因为并不是所有检测出的障碍物都会影响机车的正常运行(如，轨道中间有些比较小的石头，野草等)，当投影曲线不存在满足要求的突变点时(如障碍物颜色与当前铁轨颜色相似等)，也可能存在障碍物，因此为了获得更加精确的检测率，替司机分担一部分压力，本发明在获取障碍物疑似区域后，还对该区域中的图像进行了二次精确判断，其目的一方面是为了去掉一些体积较小且不完全影响机车正常运行的障碍物的影响，另一方面是为了对检测到的影响机车正常运行的障碍物的精确定位。

二次精确定位的主要思想是：首先，提取障碍物疑似区域图像的轮廓，然后判断该轮廓面积是否小于阈值th(本发明中阈值th的值为80)，如果小于则认为该区域不存在影响机车正常运行的障碍物，反之则认为该区域可能存在影响机车正常运行的障碍物；接着判断该区域的轮廓是否为铁轨边缘直线，如果是则认为该区域不存在影响机车正常运行的障碍物，反之则认为该区域存在影响机车正常运行的障碍物，并且认为该轮廓所在的位置就是该区域障碍物所在的位置。

本发明通过对障碍物颜色、轮廓以及面积的相应判断，还可以对区间入侵的影响机车正常运行的障碍物进行相应的检测与识别，从而提高了机车的运行效率。

步骤211，确定前方道路影响机车运行，显示提醒司机减速慢行的信息，以提示司机做出相应的应对措施。通过障碍物精确定位后，如果该区域中还存在障碍物，则认为前方确实存在影响机车正常运行的障碍物，此时，必须把最终检测结果反馈给司机，让司机进一步进行确认；反之，则不做任何反馈。如果最终检测结果中存在障碍物，则此时应将该信息反馈给司机，提醒司机减速慢行，对其进行进一步的确认。

步骤212，确定前方道路不影响机车运行，机车正常运行。

本实施例，首先对摄像机采集到的图像进行预处理，从而去掉噪声等对图像质量的影响；其次，在只存在机车当前股道信息的小窗口范围内进行障碍物检测，其目的是提高算法的实时性和精确检测率；然后，分别对该区域R、G、B通道的颜色信息进行投影；接着，判断该投影曲线中是否存在异常点，如果存在则认为机车运行前方可能会存在障碍物，还需对其进行二次精确判断，如果最终精确判断结果中存在障碍物，则此时需要向司机提示，让其减速慢行并且对前方障碍物进行进一步的确定；反之，则认为前方无障碍物可以继续按当前车速运行。

本发明提供了一种基于障碍物检测与识别的机车作业系统，图3为本发明基于障碍物检测与识别的机车作业系统的实施例的结构图。如图3所示，所示系统包括：

图像获取模块301，用于获取机车当前股道的图像；

颜色投影曲线提取模块302，用于提取所述图像的颜色投影曲线；

障碍物疑似区域确定模块303，用于根据所述颜色投影曲线确定障碍物疑似区域；

第一结果判断模块304，用于根据所述障碍物疑似区域判断前方道路是否影响机车运行，得到第一判断结果；

显示模块305，用于若所述第一判断结果表示前方道路影响机车运行，显示提醒司机减速慢行的信息，以提示司机做出相应的应对措施。

所述第一结果判断模块304，具体包括：

轮廓提取单元，用于提取所述障碍物疑似区域的轮廓；

轮廓面积确定单元，用于确定所述轮廓的轮廓面积；

第二结果判断单元，用于判断所述轮廓面积是否大于预设值，得到第二判断结果；

确定单元，用于当所述第二判断结果表示所述轮廓面积大于所述预设值时，确定所述前方道路影响机车运行。

第三结果判断单元，用于判断所述障碍物疑似区域的轮廓是否为轨道边缘，得到第三判断结果；

障碍物确定单元，用于当所述第三判断结果表示所述障碍物疑似区域的轮廓不是轨道边缘时，确定前方道路存在障碍物。

本发明相对于现有技术，有以下优点：

1)降低成本方面：以电子设备(摄像机)为主，生产成本可控，批量运用成本更低。

2)节约大量人力资源方面：本发明中图像采集设备(摄像机)直接安装在机车顶部，无需敷设供电、通信线缆，工程实施难度较小；本发明中所采用的方法在设备出现故障时，只需派相应技术人员对设备进行相应的检修，无需大范围的排查所在问题。

3)彻底解决轨道电路分路不良方面：本发明中所采用的方法完全脱离钢轨的列车占用检测手段，不受钢轨锈蚀或污染程度限制，只与摄像机采集到的图像信息有关。因此，本发明提供的方法能够解决因轨道电路分路不良造成的障碍物检测问题，提高了机车运行的安全性。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种基于障碍物检测与识别的机车作业方法，其特征在于，所述机车作业方法包括：

获取机车当前股道的图像；

提取所述图像的颜色投影曲线；

根据所述颜色投影曲线确定障碍物疑似区域；

根据所述障碍物疑似区域判断前方道路是否影响机车运行，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示前方道路影响机车运行，显示提醒司机减速慢行的信息，以提示司机做出相应的应对措施；

所述根据所述障碍物疑似区域判断前方道路是否影响机车运行，具体包括：

提取所述障碍物疑似区域的轮廓；

确定所述轮廓的轮廓面积；

判断所述轮廓面积是否大于预设值，得到第二判断结果；

当所述第二判断结果表示所述轮廓面积大于所述预设值时，确定所述前方道路影响机车运行；

在当所述第二判断结果表示所述轮廓面积大于所述预设值时之后，还包括：

判断所述障碍物疑似区域的轮廓是否为轨道边缘，得到第三判断结果；

当所述第三判断结果表示所述障碍物疑似区域的轮廓不是轨道边缘时，确定前方道路影响机车运行。

2.根据权利要求1所述的机车作业方法，其特征在于，所述根据所述颜色投影曲线确定障碍物疑似区域，具体包括：

判断所述颜色投影曲线是否异常，得到第四判断结果；

当所述第四判断结果表示所述颜色信息异常时，确定所述图像颜色信息异常的区域为所述障碍物疑似区域；

当所述第四判断结果表示所述颜色信息正常时，确定所述图像整体为所述障碍物疑似区域。

3.根据权利要求2所述的机车作业方法，其特征在于，所述判断所述颜色投影曲线是否异常，具体包括：

判断所述投影曲线是否存在异常点，若是，确定所述颜色信息异常，若否，确定所述颜色信息正常；所述异常点为在一定范围内，纵坐标值不符合一定范围的纵坐标变化趋势的点。

4.根据权利要求1所述的机车作业方法，其特征在于，在所述获取机车当前股道的图像之后，还包括:

采用高斯滤波算法对所述图像进行预处理。

5.根据权利要求1所述的机车作业方法，其特征在于，所述提取所述图像的颜色投影曲线，具体包括：

提取所述图像的三颜色投影曲线，所述三颜色包括红、绿和蓝。

6.一种基于障碍物检测与识别的机车作业系统，其特征在于，所述系统包括：

图像获取模块，用于获取机车当前股道的图像；

颜色投影曲线提取模块，用于提取所述图像的颜色投影曲线；

障碍物疑似区域确定模块，用于根据所述颜色投影曲线确定障碍物疑似区域；

第一结果判断模块，用于根据所述障碍物疑似区域判断前方道路是否影响机车运行，得到第一判断结果；

显示模块，用于若所述第一判断结果表示前方道路影响机车运行，显示提醒司机减速慢行的信息，以提示司机做出相应的应对措施；

所述第一结果判断模块，具体包括：

轮廓提取单元，用于提取所述障碍物疑似区域的轮廓；

轮廓面积确定单元，用于确定所述轮廓的轮廓面积；

第二结果判断单元，用于判断所述轮廓面积是否大于预设值，得到第二判断结果；

确定单元，用于当所述第二判断结果表示所述轮廓面积大于所述预设值时，确定所述前方道路影响机车运行；

所述第一结果判断模块，还包括：

第三结果判断单元，用于判断所述障碍物疑似区域的轮廓是否为轨道边缘，得到第三判断结果；

障碍物确定单元，用于当所述第三判断结果表示所述障碍物疑似区域的轮廓不是轨道边缘时，确定前方道路存在障碍物。

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