CN108337321A - 基于视频智能识别的cbtc信号设备巡检系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统及方法，该系统包括前端视频监控设备、视频调度服务器、视频智能分析服务器、视频管理服务器、存储服务器和智能巡检监控终端，所述的前端视频监控设备设于CBTC信号子系统设备机柜前端，所述的前端视频监控设备通过核心骨干网分别连接视频智能分析服务器、视频调度服务器、视频管理服务器、存储服务器和智能巡检监控终端。与现有技术相比，本发明具有投资低、智能化、自动化程度高、巡检高效等优点。
Description
技术领域
本发明涉及城市轨道交通CBTC(Communication Based Train Control，基于通信的列车控制系统)信号设备巡检领域，尤其是涉及一种基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统及方法。
背景技术
由于目前信号CBCT各主要子系统如联锁、区域控制器、线路控制器、计轴以及列车自动监控系统等通过其维护诊断子系统送出的故障诊断信息不足，还需要地铁通号维保部门安排人力定期进行机房巡检通过灯位识别来发现故障隐患或故障处所；尤其是在安全等级最高的系统如联锁或区域控制器子系统等宕机时，无法送出有效的维护信息，从而无法第一时间定位故障原因，快速修复故障。除了系统外，机房其他重点区域也需要安排人定期巡检，如空调滴水、人员非法进入等。但人工巡检存在盯控盲区，如果中间发生故障，不能及时发现故障并快速处理，且人工巡检存在视频疲劳和漏检情况，故障隐患发现不及时，容易发生影响运营晚点情况。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统及方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统，该系统包括前端视频监控设备、视频调度服务器、视频智能分析服务器、视频管理服务器、存储服务器和智能巡检监控终端，所述的前端视频监控设备设于CBTC信号设备机柜前端，所述的前端视频监控设备通过核心骨干网分别连接视频智能分析服务器、视频调度服务器、视频管理服务器、存储服务器和智能巡检监控终端。
优选地，所述的前端视频监控设备数量视车站子系统数量和位置而定，所述的视频调度服务器的数量根据前端视频监控设备数量而定，所述的视频智能分析服务器的数量视前端视频监控设备的数量而定，所述的智能巡检监控终端根据维护工区的数量而定。
优选地，所述的前端视频监控设备为云台摄像机。
优选地，所述的视频智能分析服务器采用分布式架构，根据前端视频监控设备分布。
优选地，所述的视频智能分析服务器采用高效率的分析算法和GPU资源，所述的一台视频智能分析服务器可同时分析30路视频流。
优选地，所述的巡检系统不仅适用于CBTC信号设备巡检，也可应用于其他监控领域的机房设备巡检。
一种采用任一所述的基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统的方法，包括以下步骤：
步骤1、前端云台摄像机采集信号设备工作状态图像；
步骤2、根据设备机柜重点监控区域，在云台摄像机上设置重点监视预置位；
步骤3、视频调度服务器依据事先设置好的监控规则，对每个云台预置位进行智能调度，控制预置位对重点区域进行监控；
步骤4、视频智能分析服务器基于视频图像识别算法，使用人工智能技术中神经网络、支持向量机与随机森林算法，依据建立的故障诊断逻辑和故障关联分析模式，对信号设备故障进行智能判断和关联分析；
步骤5、视频智能分析服务器基于视频图像识别算法，使用基于Surendra背景差分和帧间差分的算法，依据建立的预警分析方法模型，通过对信号设备灯位的识别，进行信号设备预警分析；
步骤6、视频智能分析服务器基于视频图像识别算法，使用混合高斯背景建模的方法，得到图像的背景模型，并通过对图像背景与前景的检测，对空调滴水情况进行识别和分析；
步骤7、视频智能分析服务器基于视频图像识别算法和人员入侵检测技术，使用人的头肩模型作为机器学习分类器的输入特征，对机房人员非法入侵进行识别；
步骤8、视频智能分析服务器在进行故障诊断和关联分析时，通过过滤算法，识别过车震动、背景灯光变化和维护人员背影遮挡引起的灯位变化并能避免产生误报报警；
步骤9、视频智能分析服务将故障智能诊断和预警分析结果推送给智能巡检监控终端，并在监控终端中提供报警维护建议和故障处理指导，同时提供视频回放功能，辅助故障确认。
优选地，所述的步骤5中的灯位识别包括以下步骤：
步骤5.1、提取背景；
步骤5.2、利用背景进行差分；
步骤5.3、连续多帧相关分析；
步骤5.4、提取信号灯异常位置。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1、本发明可以实现基于视频智能识别的CBTC信号设备故障的智能诊断、关联分析以及隐患预警分析，可以通过自动化的监控和分析技术，代替目前人工机房巡检作业。
2、本发明通过自动化巡检和智能分析的方式，替代人工故障分析和诊断，实现故障的智能诊断和预警分析，及时发现并分析故障原因、发现故障隐患，有效压缩故障延时；降低维护人力，实现减员增效，确保轨道交通的安全运营。
附图说明
图1为本发明的系统结构示意图；
图2为本发明的信号设备巡检方法流程图；
图3为本发明的巡检方法中灯位识别的流程图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。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的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统，该系统包括前端视频监控设备1、视频调度服务器2、视频智能分析服务器3、视频管理服务器4、存储服务器5和智能巡检监控终端6，所述的前端视频监控设备1设于CBTC信号子系统设备机柜前端，所述的前端视频监控设备1通过核心骨干网分别连接视频智能分析服务器3、视频调度服务器2、视频管理服务器4、存储服务器5和智能巡检监控终端6。
所述的前端视频监控设备数量视车站子系统数量和位置而定，所述的视频调度服务器的数量根据前端视频监控设备数量而定，所述的视频智能分析服务器的数量视前端视频监控设备的数量而定，所述的智能巡检监控终端根据维护工区的数量而定。
所述的前端视频监控设备为云台摄像机。所述的视频智能分析服务器采用分布式架构，根据前端视频监控设备分布。所述的视频智能分析服务器采用高效率的分析算法和GPU资源，所述的一台视频智能分析服务器可同时分析30路视频流。
所述的巡检系统不仅适用于CBTC信号设备巡检，也可应用于其他监控领域的机房设备巡检。
如图2所示，一种基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统的方法，包括以下步骤：
步骤1、前端云台摄像机采集信号设备工作状态图像；
步骤2、根据设备机柜重点监控区域，在云台摄像机上设置重点监视预置位；
步骤3、视频调度服务器依据事先设置好的监控规则，对每个云台预置位进行智能调度，控制预置位对重点区域进行监控；
步骤4、视频智能分析服务器基于视频图像识别算法，使用人工智能技术中神经网络、支持向量机与随机森林等算法，依据建立的故障诊断逻辑和故障关联分析模式，对信号设备故障进行智能判断和关联分析；
步骤5、视频智能分析服务器基于视频图像识别算法，使用基于Surendra背景差分和帧间差分的算法，依据建立的预警分析方法模型，通过对信号设备灯位的识别，进行信号设备预警分析，如灯位的渐变、灯位闪烁频率的变化等；
步骤6、视频智能分析服务器基于视频图像识别算法，使用混合高斯背景建模的方法，得到图像的背景模型，并通过对图像背景与前景的检测，对空调滴水情况进行识别和分析；
步骤7、视频智能分析服务器基于视频图像识别算法和人员入侵检测技术和方法，使用人的头肩模型作为机器学习分类器的输入特征，对机房人员非法入侵进行识别；
步骤8、视频智能分析服务器在进行故障诊断和关联分析时，通过过滤算法，识别过车震动、背景灯光变化、维护人员背影遮挡等引起的灯位变化并能避免产生误报报警。
步骤9、视频智能分析服务将故障智能诊断和预警分析结果推送给智能巡检监控终端，并在监控终端中提供报警维护建议和故障处理指导，同时提供视频回放功能，辅助故障确认。
如图3所示，所述的步骤5中的灯位识别包括以下步骤：
步骤5.1、提取背景；
步骤5.2、利用背景进行差分；
步骤5.3、连续多帧相关分析；
步骤5.4、提取信号灯异常位置。
本发明的原理：基于视频智能识别的城市轨道交通CBTC信号设备巡检方法，该方法包括城市轨道交通信号设备视频监控、视频图像解析、灯位状态识别、灯位关联和比对分析、空调滴水、非法入侵监测、环境光去燥分析、过车消抖分析及机器自学习等。
1、基于云台预置位的信号关键设备巡检
采用可转动云台球机代替固定枪机，可以大幅减少前端监控设备数量，降低投资。基于云台球机预置位方式，对CBTC信号设备关键部位或区域进行重点监控和分析，基于人工智能技术和机器自学习技术，对所述关键部位或区域进行故障诊断分析，代替人工巡检和诊断。
2、信号设备关联分析和比对
CBTC信号系统是个高度安全可靠同时又是结构复杂的集成系统。各个子系统或部件间共同协作完成CBTC系统功能。一个子系统或部件设备的故障或多或少会影响其他子系统或部件的正常工作。所述方法预先建立各个子系统间的故障关联分析模型，建立关键部件工作灯位状态的关联分析逻辑。所述方法可以实时进行灯位状态的关联分析和比对，在故障发生时，可以进行故障溯源追踪，直至定位故障源头，准确定位故障处所。
3、过车消抖处理
地铁车辆进站或离站时会引起信号设备机房设备的震动，尤其是吊顶安装的前端摄像机设备。过车时的震动会引起视频波动，从而会影响信号设备工作状态的识别和分析结果。为提取稳定的图形特征，需要对视频进行抖动消除，目的是最大程度地减少视频图像抖动部分，使整个视频流平稳，提高报警准确率。
4、背景光去干扰分析
信号设备机房内灯光的突变或渐变，都会造成视频图像背景光的异常变化，从而对信号设备状态的诊断和分析造成干扰，容易引起误报警。本发明在视频图像分析时，也对背景灯光的更新系数进行分析，背景灯光的缓慢变化不会影响分析结果。而当背景灯光更新系数突变时，则不进行进行信号设备异常状态的判断。
5、信号设备的隐患预防分析
CBTC信号设备机柜面板的灯位的状态能实时反映设备的运行情况或者电气特性情况。如读写状态、通信状态的闪烁频率等反映通信情况、电源灯位颜色的变化能间接反映电源模块电源和电流的负载情况。
本发明通过基于图像智能识别技术，对代表设备运行情况、电气特性情况的指示灯进行识别和分析，间接获取信号设备或关键板卡的电气特性情况，基于该电气特性情况进行异常突变、波动等进行诊断和预测，从而对信号设备隐患进行预警分析，辅助进行预防修。
6、信号设备故障维护建议和应急处理流程
每个信号设备可能存在多类故障，该发明为每类设备故障定义独立的故障码，每个故障码关联相对应的维护建议和应急处理流程。在信号设备故障发生时，自动关联对应的维护建议和应急处理流程。故障处理完成后，生成完整、详细的故障应急处理报告。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统，其特征在于，该系统包括前端视频监控设备、视频调度服务器、视频智能分析服务器、视频管理服务器、存储服务器和智能巡检监控终端，所述的前端视频监控设备设于CBTC信号设备机柜前端，所述的前端视频监控设备通过核心骨干网分别连接视频智能分析服务器、视频调度服务器、视频管理服务器、存储服务器和智能巡检监控终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统，其特征在于，所述的前端视频监控设备数量视车站子系统数量和位置而定，所述的视频调度服务器的数量根据前端视频监控设备数量而定，所述的视频智能分析服务器的数量视前端视频监控设备的数量而定，所述的智能巡检监控终端根据维护工区的数量而定。
3.根据权利要求1所述的一种基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统，其特征在于，所述的前端视频监控设备为云台摄像机。
4.根据权利要求1所述的一种基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统，其特征在于，所述的视频智能分析服务器采用分布式架构，根据前端视频监控设备分布。
5.根据权利要求1所述的一种基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统，其特征在于，所述的视频智能分析服务器采用高效率的分析算法和GPU资源，所述的一台视频智能分析服务器可同时分析30路视频流。
6.根据权利要求2-5任一所述的一种基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统，其特征在于，所述的巡检系统不仅适用于CBTC信号设备巡检，也可应用于其他监控领域的机房设备巡检。
7.一种采用权利要求2-5任一所述的基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、前端云台摄像机实时高频采集信号设备工作状态图像；
步骤2、根据设备机柜重点监控区域，在云台摄像机上设置重点监视预置位；
步骤3、视频调度服务器依据事先设置好的监控规则，对每个云台预置位进行智能化调度，控制预置位对重点区域进行监控；
步骤4、视频智能分析服务器基于视频图像识别算法，使用人工智能技术中神经网络、支持向量机与随机森林算法，依据预先建立的故障诊断逻辑和故障关联分析模式，对信号设备故障进行智能判断和关联分析；
步骤5、视频智能分析服务器基于视频图像识别算法，使用基于Surendra背景差分和帧间差分的算法，依据建立的预警分析方法模型，通过对信号设备灯位的识别，进行信号设备预警分析；
步骤6、视频智能分析服务器基于视频图像识别算法，使用混合高斯背景建模的方法，得到图像的背景模型，并通过对图像背景与前景的检测，对空调滴水情况进行识别和分析；
步骤7、视频智能分析服务器基于视频图像识别算法和人员入侵检测技术，使用人的头肩模型作为机器学习分类器的输入特征，对机房人员非法入侵进行识别；
步骤8、视频智能分析服务器在进行故障诊断和关联分析时，通过过滤算法，识别过车震动、背景灯光变化和维护人员背影遮挡引起的灯位变化并能避免产生误报报警；
步骤9、视频智能分析服务将故障智能诊断和预警分析结果推送给智能巡检监控终端，并在监控终端中提供报警维护建议和故障处理指导，同时提供视频回放功能，辅助故障确认。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述的步骤5中的灯位识别包括以下步骤：
步骤5.1、提取背景；
步骤5.2、利用背景进行差分；
步骤5.3、连续多帧相关分析；
步骤5.4、提取信号灯异常位置。
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