CN109655932A - 一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法，用以解决现有技术中检测列车门和站台门之间是否存在异物的方法，自主识别性低且智能性较差,无法复原异物遗留的场景的问题。本方法包括步骤：S1：通过设置在站台门和列车门之间的摄像头获取预设范围内的图像信息，并保存；S2：将获取的图像信息按照预设背景类别进行场景判别；S3：将图像信息和对应的背景进行图像比对，判断当前图像内是否存在预设异物；若存在，则进行当前图像内存在预设异物报警，并通过站台门控制单元，控制列车停止运行；若不存在，则继续进行图像比对。采用本方法，能够实现站台门安全智能，高效方便、实用、准确率高，具有良好的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及城市轨道交通安全技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法及系统。
背景技术
目前，城市地铁、轻轨等轨道交通站台为了节能和安全在轨道交通站台上使用(全高或半高)站台门(屏蔽门)系统﹙PSD﹚，其系统的屏蔽墙围绕站台距边缘30CM左右的地方连续布置，将站台候车区与轨道行车区隔开，屏蔽墙上设有乘客上下列车的站台门(屏蔽门)通道，站台门(屏蔽门)与轨道上停靠的列车车门一一对应，平时站台门(屏蔽门)处于关闭且锁闭状态，其由列车本身的车门系统、信号系统及站台门(屏蔽门)控制系统共同协调配合实现站台门(屏蔽门)与列车门同步开启和关闭，从而避免乘客从站台进入隧道发生危险。
当地铁或者轻轨进入站台后，列车减速至停止时，需要判断列车是否完全停止，即零速检测；列车门在未开启之前，列车门和站台门之间处于正常状态；列车门打开、关闭的过程中需识别列车门开关的状态；在车门关闭后，站台门和列车门之间的间隙区域一旦有异物遗留，易引发安全事故。
因此为了解决上述问题，现有技术中有涉及到在站台门和车门之间进行选择安全辅助系统，例如公开号为CN201510131774.2的中国专利，公开了一种站台安全门与车门区间安全的辅助系统及实现方法，其系统包括相连接的大屏分区显示的图形显示模块、与轨旁设备相接的主控制器、安全门处存有模板存储器的视频图像监控单元；特征在于；存储器设有基本和现场模板及自检图像存储区域；通过接收到列车站驶入信号至开门指令之间采集的现场图像与基本模板比较，认定视频图像监控单元是否有故障和现场模板提取；安全门关门后采集图像与现场模板比较监测是否有障碍物，并在屏上同一区域显示相应视频图像监控单元传递图像和报警信息，且有障碍物时拦截安全门已关好的开关信息至信号车载设备阻止列车出站；关门指令发出后司机和站台人员观察显示，确认是否有障碍物，提高防夹的可靠性。
然而现有技术中的站台门和列车门之间的图像监控仅提供监控功能而不具备图像识别功能，然而具有图像识别管理的系统，又需要依靠信号传输系统，发送列车零速信号和列车门开关信号进行相应的图像采集及计算，自主识别性低且智能型较差，另外列车的实际信号的传输情况难免后有偏差，准确率较低，并且现有技术中采用激光等非图像传感器获取站台门和列车门之间是否存在异物的方法，出现问题时，不能复原异物遗留的场景，是一个很大的问题。
综上所述，需要提出一种智能监测，高效、方便、实用以及准确率高的基于图像识别的站台门与列车门之间异物的方法及系统。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种无需额外信号接入，模拟人工目视检测异物并能还原异物遗留的场景的基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法及系统。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法，包括步骤：
S1：通过设置在站台门和列车门之间预设位置上的摄像头获取预设范围内的图像信息，并保存；
S2：将获取的预设范围内的图像信息按照预设背景类别进行场景判别；
S3：将场将图像信息和该图像背景判别对应的背景进行图像比对，判断当前图像内是否存在预设异物；若存在，则进行当前图像内存在预设异物报警，并通过站台门控制单元，控制列车停止运行；若不存在，则继续进行图像比对。
进一步地，步骤S1之前包括步骤：
通过设置在站台门和列车门之间预设位置上的摄像头，获取预设范围内在预设无异物状态下的图像信息；
对获取的无异物状态下的图像进行背景建模，生成多个类别背景；
对每个背景的类别进行标注，并将标注的背景以图像形式保存。
进一步地，步骤S2包括：
S21：提取图像信息中的预设特征；
S22：识别预设特征在图像中所在的位置并结合预设类别背景，对获取的图像进行场景判别。
进一步地，步骤S3包括：
S31：将场景判别后的图像信息和对应的背景进行图像比对；
S32：判断当前图像内是否存在预设异物；
S33：若存在，则进行当前图像内存在预设异物报警，并通过站台门控制单元，控制列车停止运行；若不存在，则继续进行图像比对。
进一步地，步骤S33包括：
S331：若当前图像内是否存在预设异物，进行当前图像内存在预设异物报警；
S332:通过以太网将当前场景存在异物信息发送至站台门控制单元。
一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的系统，包括：
摄像头，所述摄像头设置在站台门和列车门之间的预设位置上，用于获取预设范围内的图像信息，并储存；
场景判别模块，用于将获取的图像信息按照预设背景分类进行场景判别；
比对分析模块，用于将场景判别后的图像信息和对应的背景进行图像比对，判断当前图像内是否存在预设异物；
异物报警模块，用于当前图像内存在预设异物时，进行预设异物报警。
进一步地，还包括：用于将获取的图像信息进行背景建模的背景建模模块；所述背景建模模块包括：
获取图像单元，用于获取通过摄像头储存的图像信息；
生成背景单元，用于将获取的图像信息进行背景建模，生成多个类别的背景；
标注保存单元，用于对每个背景的类别进行标注，并将标注的背景以图像形式保存。
进一步对，场景判别模块包括：
提取特征单元，用于提取图像信息中的预设特征；
识别背景单元，用于识别预设特征在图像中所在的位置并结合预设类别背景，对获取的图像进行场景判别。
进一步地，比对分析模块包括：
图像比对单元，用于将场景判别后的图像信息和对应的背景进行图像比对；
判断异物单元，用于判断当前图像内是否存在预设异物；
异物报警单元，用于当前场景被存在预设异物时，进行当前图像内存在预设异物报警。
进一步地，还包括：
通讯模块，用于当前图像内存在预设异物时，通过以太网将当前场景存在异物信息发送至站台门控制单元。
本发明的有益效果为：
(1)采用图像嵌入式处理方案，驱动摄像头模块对站台门与列车门区域进行监控，利用图像算法，获取当前场景下是否有异物存在，若存在，则进行相应的异物报警；通过摄像头获取站台门和列车门之间的图像信息，然后通过图像算法进行异物判断，然后通过以太网直接将图像异物判断结果发送至列车门控制单元，全过程未使用额外的信号接入和信号传输，列车站台门控制单元，对列车门和站台门直接的异物判断更加精确，高效，实用性更强。
(2)本申请中基于图像识别站台门和列车门之间的异物检测，能够模拟人工目视检测异物，更加直观，并且在进行异物报警时，能够确切的针对每个场景进行异物报警，方便，智能监测。
(3)其中通过摄像头进行站台门和列车之间的图像分析，其中获取的图像信息能进行保存，即可实现还原异物遗留的场景，方便可靠。
附图说明
图1为本基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法流程图一；
图2为本基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法流程图二；
图3为本基于图像识别的站台门异物检测与报警的结构示意图；
图4为本基于图像识别的站台门异物检测与报警的系统结构图一；
图5为本基于图像识别的站台门异物检测与报警的系统结构图二。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
实施例一
本实施例提供了一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法，如图1至图3所示，本方法包括步骤：
S1：通过设置在站台门和列车门之间预设位置上的摄像头获取预设范围内的图像信息，并保存；
S2：将获取的预设范围内的图像信息按照预设背景类别进行场景判别；
S3：将场将图像信息和该图像背景判别对应的背景进行图像比对，判断当前图像内是否存在预设异物；若存在，则进行当前图像内存在预设异物报警，并通过站台门控制单元，控制列车停止运行；若不存在，则继续进行图像比对。若不存在，则继续进行图像比对。
进一步地，步骤S1之前包括步骤：
通过设置在站台门和列车门之间预设位置上的摄像头，获取预设范围内在预设无异物状态下的图像信息；
对获取的无异物状态下的图像进行背景建模，生成多个类别背景；
对每个背景的类别进行标注，并将标注的背景以图像形式保存。
本实施例中提供的基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法，其中首先是通过列车门和站台门之间在预设无异物状态下图像信息的获取，然后进行背景建模，其中本实施例中提供的背景类别主要有五种：
1、列车进站，但是列车门未达到预设进站完成位置，此时列车门未开启；
2、列车进站，列车门达到预设进站完成位置，此时列车门准备开启；
3、列车到站，列车门达到预设进站完成位置，此时列车门执行开启动作且已开启；
4、列车到站，列车门执行关闭动作且已关闭，准备出站；
5、列车出站，列车门远离预设进站完成位置，已出站。”
将获取的列车门和站台门之间在预设无异物状态下图像信息按照上述背景类别进行保存，并将每个类别的背景进行标注，例如：
1类背景可命名为：列车进站-未完全进站-站台门未开启。
2类背景可命名为：列车进站-完全进站-站台门准备开启。
3类背景可命名为：列车进站-完全进站-站台门开启。
4类背景可命名为：列车等待出站-完全进站-站台门关闭。
5类背景可命名为：列车出站-远离预设进站完成位置-站台门关闭。
并将这几类背景命名好以图像形式保存。
通过设置在站台门和列车门之间预设位置上的摄像头获取预设范围内的图像信息，并保存；将获取的预设范围内的图像信息按照预设背景类别进行场景判别；将场景判别后的图像信息和对应的背景进行图像比对，判断当前图像内是否存在预设异物；若存在，则进行当前图像内存在预设异物报警，若不存在，则继续进行图像比对。
例如获取的图像信息的背景为4类背景，结合4类背景，判断当前图像信息中是否有异物，例如相比4类背景下，获取的图像信息中增加了其他图像信息，那么可以判断，当前背景状态下，列车准备出站时，此时站台门的状态为准备关闭状态，列车门和站台门之间存在异物，列车不能进行出站，站台门也不能进行关闭，因此会进行当前背景下，异物报警。
进一步地，步骤S2包括：
S21：提取图像信息中的预设特征；
S22：识别预设特征在图像中所在的位置并结合预设类别背景，对获取的图像进行场景判别。
其中将获取的图像信息和预设类别背景进行比对时，首先是提取图像信息中的预设特征，例如列车门的门框胶条和列车门车窗胶条的投影特征获取，根据列车门的门框胶条和列车门车窗胶条相对站台门的位置，进行背景类别的判断。例如列车门的门框胶条和列车门车窗胶条为预设进站完成位置，站台门为开启状态，那么当前获取的图像信息的背景为3类背景；列车门的门框胶条和列车门车窗胶条为远离预设进站完成位置，站台门为关闭状态，那么当前获取的图像信息的背景为5类背景。
进一步地，步骤S3包括：
S31：将场景判别后的图像信息和对应的背景进行图像比对；
S32：判断当前图像内是否存在预设异物；
S33：若存在，则进行当前图像内存在预设异物报警，并通过站台门控制单元，控制列车停止运行；若不存在，则继续进行图像比对。
进一步地，步骤S33包括：
S331：若当前图像内是否存在预设异物，进行当前图像内存在预设异物报警；
S332：通过以太网将当前场景存在异物信息发送至站台门控制单元，并通过站台门控制单元，控制列车停止运行。
例如获取的图像信息的背景为4类背景，结合4类背景，判断当前图像信息中是否有异物，例如相比4类背景下，获取的图像信息中增加了其他图像信息，那么可以判断，当前背景状态下，列车准备出站时，此时站台门的状态为准备关闭状态，列车门和站台门之间存在异物，列车不能进行出站，站台门也不能进行关闭，因此会进行当前背景下，异物报警。
其中还会直接通过以太网，将图像分析的结果发送至站台门控制单元，控制站台门不关闭。
本实施例提供的一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法，能够实现有效地检测站台门和列车门之间的异物遗留的问题，还能还原异物场景，全自主模拟人工目视进行智能监测，通用性好，满足实时性，无需额外的信号接入，可靠性强、高效，具有良好的应用前景。
实施例二
本实施例提供了一种基于图像识别的站台门检测异物与报警的系统，如图3至图5所示，本系统包括：
摄像头，所述摄像头设置在站台门和列车门之间的预设位置上，用于获取预设范围内的图像信息，并储存；
场景判别模块，用于将获取的图像信息按照预设背景分类进行场景判别；
比对分析模块，用于将场景判别后的图像信息和对应的背景进行图像比对，判断当前图像内是否存在预设异物；
异物报警模块，用于当前图像内存在预设异物时，进行预设异物报警。
其中本实施例中的摄像头安装在站台门门机梁上，可以拍摄到列车门、站台门以及列车门和站台门之间的区域，获取该区域内的图像信息并储存。
然后通过场景判别模块的提取特征单元和识别背景单元将获取的列车门、站台门以及列车门和站台门之间的图像信息按照预设背景类别进行场景判别。
其中，还包括：用于将获取的图像信息进行背景建模的背景建模模块；所述背景建模模块包括：
获取图像单元，用于获取通过摄像头储存的图像信息；
生成背景单元，用于将获取的图像信息进行背景建模，生成多个类别的背景；
标注保存单元，用于对每个背景的类别进行标注，并将标注的背景以图像形式保存。
背景建模模块是进行图像识别之前的准备模块，即先把背景进行建模储存，本实施例中提供的背景类别分别有：
1、列车进站，但是列车门未达到预设进站完成位置，此时列车门未开启；
2、列车进站，列车门达到预设进站完成位置，此时列车门准备开启；
3、列车到站，列车门达到预设进站完成位置，此时列车门执行开启动作且已开启；
4、列车到站，列车门执行关闭动作且已关闭，准备出站；
5、列车出站，列车门远离预设进站完成位置，已出站。”
每个背景，表示当前列车相对站台的状态。
将获取的列车门和站台门之间在预设无异物状态下图像信息按照上述背景类别进行保存，并将每个类别的背景进行标注，例如：
1类背景可命名为：列车进站-未完全进站-站台门未开启。
2类背景可命名为：列车进站-完全进站-站台门准备开启。
3类背景可命名为：列车进站-完全进站-站台门开启。
4类背景可命名为：列车等待出站-完全进站-站台门关闭。
5类背景可命名为：列车出站-远离预设进站完成位置-站台门关闭。
将标注的背景以图像形式保存，用以作为后期获取的图像信息的图像识别的站台门异物检测的背景比对。
进一步地，比对分析模块包括：
图像比对单元，用于将场景判别后的图像信息和对应的背景进行图像比对；
判断异物单元，用于判断当前图像内是否存在预设异物；
异物报警单元，用于当前场景被存在预设异物时，进行当前图像内存在预设异物报警。
比对完信息后，不仅能获取当前站台门的开门状态还能得到当前站台门和列车门之间是否存在异物。
进一步地，还包括：
通讯模块，用于当前图像内存在预设异物时，通过以太网将当前场景存在异物信息发送至站台门控制单元，通过站台门控制单元，控制列车停止运行；若不存在，则继续进行图像比对。
其中本实施例提供的摄像头获取的图像信息并根据图像信息进行处理分析的结果是通过RJ45以太网，发送至站台门控制单元，其中根据图像信息进行处理分析的结果包括站台门开门信息、关门信息，列车零速信息、列车与站台门之间的异物信息等。
通过本基于图像识别的站台门异物检测与报警的系统，直接通过摄像头进行实时观测和信息提取，能够自主根据实际情况判断列车零速以及站台门开关门状态，全过程自主识别列车门与站台门之间是否存在异物遗留的情况，全过程无需额外信号的接入，安装方便，操作简单，占用空间少，通用性好，又能满足实时性、可靠性和高效性的要求，具有良好的前景。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (10)
1.一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法，其特征在于，包括步骤：
S1：通过设置在站台门和列车门之间预设位置上的摄像头获取预设范围内的图像信息，并保存；
S2：将获取的预设范围内的图像信息按照预设背景类别进行场景判别；
S3：将场将图像信息和该图像背景判别对应的背景进行图像比对，判断当前图像内是否存在预设异物；若存在，则进行当前图像内存在预设异物报警，并通过站台门控制单元，控制列车停止运行；若不存在，则继续进行图像比对。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法，其特征在于，步骤S1之前包括步骤：
通过设置在站台门和列车门之间预设位置上的摄像头，获取预设范围内在预设无异物状态下的图像信息；
对获取的无异物状态下的图像进行背景建模，生成多个类别背景；
对每个背景的类别进行标注，并将标注的背景以图像形式保存。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法，其特征在于，步骤S2包括：
S21：提取图像信息中的预设特征；
S22：识别预设特征在图像中所在的位置并结合预设类别背景，对获取的图像进行场景判别。
4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法，其特征在于，步骤S3包括：
S31：将图像信息和该图像信息场景判别后对应的背景进行图像比对；
S32：判断当前图像内是否存在预设异物；
S33：若存在，则进行当前图像内存在预设异物报警，并通过站台门控制单元，控制列车停止运行；若不存在，则继续进行图像比对。
5.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法，其特征在于，步骤S33包括：
S331：若当前图像内是否存在预设异物，进行当前图像内存在预设异物报警；
S332：通过以太网将当前图像存在异物信息发送至站台门控制单元，通过站台门控制单元，控制列车停止运行；。
6.一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的系统，其特征在于，包括：
摄像头，所述摄像头设置在站台门和列车门之间的预设位置上，用于获取预设范围内的图像信息，并储存；
场景判别模块，用于将获取的图像信息按照预设背景分类进行场景判别；
比对分析模块，用于将图像信息和该图像信息场景判别后对应的背景进行图像比对，判断当前图像内是否存在预设异物；
异物报警模块，用于当前图像内存在预设异物时，进行预设异物报警。
7.根据权利要求6所述的一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的系统，其特征在于，还包括：用于将获取的图像信息进行背景建模的背景建模模块；所述背景建模模块包括：
获取图像单元，用于获取通过摄像头储存的图像信息；
生成背景单元，用于将获取的图像信息进行背景建模，生成多个类别的背景；
标注保存单元，用于对每个背景的类别进行标注，并将标注的背景以图像形式保存。
8.根据权利要求6所述的一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的系统，其特征在于，场景判别模块包括：
提取特征单元，用于提取图像信息中的预设特征；
识别背景单元，用于识别预设特征在图像中所在的位置并结合预设类别背景，对获取的图像进行场景判别。
9.根据权利要求6所述的一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的系统，其特征在于，比对分析模块包括：
图像比对单元，用于将图像信息和该图像信息场景判别后对应的背景进行图像比对；
判断异物单元，用于判断当前图像内是否存在预设异物；
异物报警单元，用于当前场景被存在预设异物时，进行当前图像内存在预设异物报警。
10.根据权利要求6所述的一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的系统，其特征在于，还包括：
通讯模块，用于当前图像内存在预设异物时，通过以太网将当前场景存在异物信息发送至站台门控制单元。
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