CN109920186A - 一种站台边缘检测与越界报警控制系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种站台边缘检测与越界报警控制系统和方法，该系统包括视频分析服务器和报警服务器；所述视频分析服务器，用于获取站台上预设的监测区域的视频图像，并基于所述视频图像判断所述监测区域内是否存在人体，若存在人体则向所述报警服务器发送报警消息；所述报警服务器，用于基于所述报警消息对监测区域内对应位置进行声光报警。采取人工智能技术视频分析的方式自动判断行人越界行为，对越界行为进行声光报警，管控人员可远程进行喊话阻断，同时视频分析相比红外、雷达检测方式，具有准确度高、误报率低和施工简单方便等优点。

Description

一种站台边缘检测与越界报警控制系统和方法

技术领域

本发明实施例涉及轨道安全技术领域，具体涉及一种站台边缘检测与越界报警控制系统和方法。

背景技术

随着我国轨道交通行业的迅速发展和中国铁路的大提速，动车组列车和高速动车组列车的运行，车站到发列车数量和旅客人数明显增加，旅客是否有序在站台候车区域按规定在一米线侧排队候车，直接影响到整个正在运行的列车是否按时发车或到达，同时也会涉及到旅客人身安全问题，多个站台有旅客同时到发的情况已非常普通。

站台边缘即站台向车头车尾方向的两端，一般装有护栏。非法或违规越过护栏进入到轨道线路中是严重的侵线行为，极易发生重大安全事故。因此对站台边缘的安全管控是保证车站行车安全的重要内容。由于站台边缘较远，不可能采用人工24小时盯防，所以采用技术手段进行安全防护是必然趋势。

发明内容

为此，本发明实施例提供一种站台边缘检测与越界报警控制系统和方法，采取人工智能技术视频分析的方式自动判断行人越界行为，对越界行为进行声光报警，相比红外、雷达检测方式，具有准确度高、误报率低和施工简单方便等优点。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

根据本发明实施例的第一方面，提供一种站台边缘检测与越界报警控制系统，包括视频分析服务器和报警服务器；

所述视频分析服务器，用于获取站台上预设的监测区域的视频图像，并基于所述视频图像判断所述监测区域内是否存在人体，若存在人体则向所述报警服务器发送报警消息；

所述报警服务器，用于基于所述报警消息对监测区域内对应位置进行声光报警。

作为优选的，所述视频分析服务器包括越界报警控制器和智能视频分析仪；

所述越界报警控制器用于通过摄像头实时或定时获取站台上预设的监测区域的视频图像，并将所述视频图像发送至所述智能视频分析仪；

所述智能视频分析仪用于基于已训练的视频图像分析模型对所述视频图像进行分析，判断所述监测区域内是否存在人体，若存在人体，则获取人体在所述监测区域的对应位置并向所述报警服务器发送报警消息。

作为优选的，所述智能视频分析仪还用于实时分析声光报警所在监测区域的视频图像，基于已训练的视频图像分析模型对所述视频图像进行分析，判断所述监测区域内对应位置是否存在人体，若不存在人体，则所述报警服务器发送取消报警消息。

作为优选的，所述越界报警控制器还用于划定监测区域，所述监测区域为站台两侧端部以内的区域，距离端部为0～10m。

作为优选的还包括指挥中心大屏，所述指挥中心大屏用于实时显示所述摄像头采集的视频图像，并基于报警消息进行弹屏报警。

作为优选的，所述报警服务器包括报警主机，以及设在站台边缘的声光报警装置；所述报警主机用于基于所述报警消息获取人体在所述越界区域的位置，并控制对应位置处的声光报警装置进行声光报警。

作为优选的，还包括手持终端，所述手持终端用于接收所述报警消息，并提醒站台工作人员前往监测区域内对应位置进行处理。

作为优选的，还包括存储服务器，所述存储服务器用于存储报警记录，以及对应的视频图像信息。

作为优选的，所述智能视频分析仪还用于基于所述视频图像获取列车的进站状态和出站状态。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种站台边缘检测与越界报警控制方法，包括：

获取站台上预设的监测区域的视频图像，并基于所述视频图像判断所述监测区域内是否存在人体，若存在人体则发送报警消息；

基于所述报警消息对监测区域内对应位置进行声光报警。

本发明实施例提供一种站台边缘检测与越界报警控制系统和方法，采取人工智能技术视频分析的方式自动判断行人越界行为，对越界行为进行声光报警，管控人员可远程进行喊话阻断，同时视频分析相比红外、雷达检测方式，具有准确度高、误报率低和施工简单方便等优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述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示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本发明实施例提供的站台边缘检测与越界报警控制系统示意图；

图2为本发明实施例提供的站台边缘检测与越界报警控制方法示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例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。

铁路站台上旅客越过护栏进入到轨道线路中形成严重的侵线行为，极易发生重大安全事故。本发明实施例采取人工智能技术视频分析的方式自动判断行人越界行为，对越界行为进行声光报警，管控人员可远程进行喊话阻断，同时视频分析相比红外、雷达检测方式，具有准确度高、误报率低和施工简单方便等优点。以下将通过多个实施例进行展开说明和介绍。

图1为根据本发明实施例提供的一种站台边缘检测与越界报警控制系统，包括视频分析服务器1和报警服务器2；

所述视频分析服务器1，用于获取站台上预设的监测区域的视频图像，并基于所述视频图像判断所述监测区域内是否存在人体，若存在人体则向所述报警服务器2发送报警消息；

所述报警服务器2，用于基于所述报警消息对监测区域内对应位置进行声光报警。

在本实施例中，通过划分监测区域，采集视频图像，只针对划定区域内的行人特征进行精细分析和识别，而对于区域外的火车或区域内的非行人等目标，能够有效过滤，不产生误报。视频分析服务器1在所划定的监测区域中检测出人体后，通知报警服务器2，由报警服务器2进行声光报警和警告语音提示，从而防止乘客在不知情的情况下误入站台端侧发生危险。相比红外、雷达检测方式，具有准确度高、误报率低和施工简单方便等优点。在本实施例中，系统安装时不需要挖沟、立柱等破坏原有站台结构的施工操作，因此没有侵线风险，也不存在人为破坏风险。不安装雷达、激光灯设备，对站台无损。发现目标入侵后，系统自动进行声光报警，并有大音量语音提示，从而对入侵人员起到多方面高度警示的作用，发现有人越界后自动声光报警，声音驱离。

在本实施例中，还包括对于站台施工或卫生保洁时的正常工作人员入场，可以通过人体手势发出特定的指令，视频智能分析出人体指令后，执行相关的操作，比如关闭、打开报警等功能，从而避免报警干扰正常作业或给运转室管控人员带来误报、误导。

在上述实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，所述视频分析服务器1包括越界报警控制器和智能视频分析仪；

所述越界报警控制器用于通过摄像头实时或定时获取站台上预设的监测区域的视频图像，并将所述视频图像发送至所述智能视频分析仪；

所述智能视频分析仪用于基于已训练的视频图像分析模型对所述视频图像进行分析，判断所述监测区域内是否存在人体，若存在人体，则获取人体在所述监测区域的对应位置并向所述报警服务器2发送报警消息。

在本实施例中，摄像头媒体异常可以自动重连，越界报警控制器实时监控站台区域，并划定监测区域，摄像头会采集视频图像，并通过通信网络实时传送给智能视频分析仪，也可抓拍图片交由视频分析服务进行分析与检测；智能视频分析仪在所划定的区域中检测出人体后，通知报警服务器2，发现有人越界后自动声光报警，声音驱离。

具体的，在本实施例中，上述智能视频分析仪内设有已训练好的视频图像分析模型，采用人工智能技术，如神经网络，经过大量站台的视频图像训练，准确率高，误报率小于0.1％。对越界行为进行声光报警，管控人员可远程进行喊话阻断，相比红外、雷达检测方式，具有准确度高、误报率低和施工简单方便等优点。

在上述实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，所述智能视频分析仪还用于实时分析声光报警所在监测区域的视频图像，基于已训练的视频图像分析模型对所述视频图像进行分析，判断所述监测区域内对应位置是否存在人体，若不存在人体，则所述报警服务器2发送取消报警消息。

在本实施例中，若人体离开监测区域，则需要取消声光报警，可采用多种实施方式，如直接通过报警服务器2主动关闭，也可通知站台工作人员关闭，在本实施例中，采用自动关闭的方式，通过已训练的视频图像分析模型对所述视频图像进行分析，判断所述监测区域内对应位置是否存在人体，若不存在人体，则所述报警服务器2发送取消报警消息。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，对于站台施工或卫生保洁时的正常工作人员入场，可以通过人体手势发出特征手势指令，预先通过视频图像分析模型对特征手势指令进行训练，视频智能分析出特征手势指令后，执行相关的操作，比如关闭、打开报警等功能，从而避免报警干扰正常作业或给运转室管控人员带来误报、误导。也可通过该特征手势指令进行取消报警操作。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，所述越界报警控制器还用于划定监测区域，所述监测区域为站台边界到预设安全线之间的区域，所述预设安全线与站台边界平行，站台两侧都设有预设安全线，检测所述预设安全线与站台边界以内的区域，预设安全线距离站台边界为0～10m，如图1中所示，图中实线为站台一侧的站台边界，图中虚线为预设安全线，在本实施例中，优选的，预设安全线与站台边界距离1.5m。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，还包括指挥中心大屏3，所述指挥中心大屏3用于实时显示所述摄像头采集的视频图像，并基于报警消息进行弹屏报警。

在本实施例中，智能视频分析仪在所划定的监测区域中检测出人体后，通知报警服务器2，由报警服务器2在指挥中心大屏3弹出提示信息，并进行声光报警和警告语音提示。同时指挥中心的工作人员也可以通过报警服务器2进行远程喊话进行人工阻断，从而防止乘客在不知情的情况下误入站台端侧发生危险。指挥中心大屏3支持1/4/9画面布局，支持分页显示。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，所述报警服务器2包括报警主机，以及设在站台边缘的声光报警装置；所述报警主机用于基于所述报警消息获取人体在所述监测区域的位置，并控制对应位置处的声光报警装置进行声光报警。

在本实施例中，通过在站台边缘设置声光报警装置，对人体在所述监测区域的位置进行报警。其中，声光报警装置可以自动执行报警，也可通过手动控制，通过获取权限的终端与报警主机连接后，控制报警主机实现对声光报警装置的主动控制，其中报警灯、报警音可以独立控制。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，还包括手持终端4，所述手持终端4用于接收所述报警消息，并提醒站台工作人员前往监测区域内对应位置进行处理。

在本实施例中，还包括手持终端4，用于站台工作人员实时监测监测区域，报警终端可连接报警服务器2，实现对声光报警装置的主动控制，对站台现场喊话。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，还包括存储服务器，所述存储服务器用于存储报警记录，以及对应的视频图像信息。报警记录可以查询，可以查报警图片和报警录像。报警消息对外提供接口。

在上述各实施例的基础上，所述智能视频分析仪还用于基于所述视频图像获取列车的进站状态和出站状态。

本发明实施例还提供了一种站台边缘检测与越界报警控制方法，如图2中所示，包括：

S1、获取站台上预设的监测区域的视频图像，并基于所述视频图像判断所述监测区域内是否存在人体，若存在人体则发送报警消息；

S2、基于所述报警消息对监测区域内对应位置进行声光报警。

在本实施例中，通过划分监测区域，采集视频图像，只针对划定区域内的行人特征进行精细分析和识别，而对于区域外的火车或区域内的非行人等目标，能够有效过滤，不产生误报。在所划定的监测区域中检测出人体后，进行声光报警和警告语音提示，从而防止乘客在不知情的情况下误入站台端侧发生危险。相比红外、雷达检测方式，具有准确度高、误报率低和施工简单方便等优点。在本实施例中，不需要挖沟、立柱等破坏原有站台结构的施工操作，因此没有侵线风险，也不存在人为破坏风险。不安装雷达、激光灯设备，对站台无损。发现目标入侵后，自动进行声光报警，并有大音量语音提示，从而对入侵人员起到多方面高度警示的作用，发现有人越界后自动声光报警，声音驱离。

在本实施例中，还包括对于站台施工或卫生保洁时的正常工作人员入场，可以通过人体手势发出特定的指令，分析出人体指令后，执行相关的操作，比如关闭、打开报警等功能，从而避免报警干扰正常作业或给运转室管控人员带来误报、误导。

在上述实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，还包括：

实时或定时获取站台上预设的监测区域的视频图像；

基于已训练的视频图像分析模型对所述视频图像进行分析，判断所述监测区域内是否存在人体，若存在人体，则获取人体在所述监测区域的对应位置并向所述报警服务器发送报警消息。

在本实施例中，摄像头媒体异常可以自动重连，实时监控站台区域，并划定监测区域，摄像头会采集视频图像，并实时传送给视频图像分析模型，也可抓拍图片交由视频分析服务进行分析与检测；视频图像分析模型在所划定的区域中检测出人体后，通知报警服务器，发现有人越界后自动声光报警，声音驱离。

具体的，在本实施例中，采用人工智能技术，如神经网络，经过大量站台的视频图像训练，得到视频图像分析模型，准确率高，误报率小于0.1％。对越界行为进行声光报警，管控人员可远程进行喊话阻断，相比红外、雷达检测方式，具有准确度高、误报率低和施工简单方便等优点。

在上述实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，还包括实时分析声光报警所在监测区域的视频图像，基于已训练的视频图像分析模型对所述视频图像进行分析，判断所述监测区域内对应位置是否存在人体，若不存在人体，则所述报警服务器发送取消报警消息。

在本实施例中，若人体离开监测区域，则需要取消声光报警，可采用多种实施方式，如直接通过报警服务器主动关闭，也可通知站台工作人员关闭，在本实施例中，采用自动关闭的方式，通过已训练的视频图像分析模型对所述视频图像进行分析，判断所述监测区域内对应位置是否存在人体，若不存在人体，则所述报警服务器发送取消报警消息。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，对于站台施工或卫生保洁时的正常工作人员入场，可以通过人体手势发出特征手势指令，预先通过视频图像分析模型对特征手势指令进行训练，视频智能分析出特征手势指令后，执行相关的操作，比如关闭、打开报警等功能，从而避免报警干扰正常作业或给运转室管控人员带来误报、误导。也可通过该特征手势指令进行取消报警操作。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，还包括划定监测区域，所述监测区域为站台两侧端部以内的区域，距离端部为0～10m。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，还包括基于指挥中心大屏用于实时显示所述摄像头采集的视频图像，并基于报警消息进行弹屏报警。

在本实施例中，视频图像分析模型在所划定的监测区域中检测出人体后，通知报警服务器，由报警服务器在指挥中心大屏弹出提示信息，并进行声光报警和警告语音提示。同时指挥中心的工作人员也可以通过报警服务器进行远程喊话进行人工阻断，从而防止乘客在不知情的情况下误入站台端侧发生危险。指挥中心大屏支持1/4/9画面布局，支持分页显示。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，所述报警服务器包括报警主机，以及等间距设在站台沿线上的声光报警装置；所述报警主机用于基于所述报警消息获取人体在所述监测区域的位置，并控制对应位置处的声光报警装置进行声光报警。

在本实施例中，通过在站台沿线上等间距设置声光报警装置，对人体在所述监测区域的位置进行报警。其中，声光报警装置可以自动执行报警，也可通过手动控制，通过获取权限的终端与报警主机连接后，控制报警主机实现对声光报警装置的主动控制，其中报警灯、报警音可以独立控制。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，还包括报警消息发送至手持终端，所述手持终端接收所述报警消息，并提醒站台工作人员前往监测区域内对应位置进行处理。

在本实施例中，还包括报警消息发送至手持终端，用于站台工作人员实时监测监测区域，报警终端可连接报警服务器，实现对声光报警装置的主动控制，对站台现场喊话。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，还包括：

存储报警记录，以及对应的视频图像信息。报警记录可以查询，可以查报警图片和报警录像。报警消息对外提供接口。

在上述各实施例的基础上，还包括：

所述视频图像分析模型基于所述视频图像获取列车的进站状态和出站状态。

综上所述，本发明实施例提供一种站台边缘检测与越界报警控制系统和方法，采取人工智能技术视频分析的方式自动判断行人越界行为，对越界行为进行声光报警，管控人员可远程进行喊话阻断，同时视频分析相比红外、雷达检测方式，具有准确度高、误报率低和施工简单方便等优点，适应性强，适应高温、严寒、潮湿等各种极端工况。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种站台边缘检测与越界报警控制系统，其特征在于，包括视频分析服务器和报警服务器；

所述视频分析服务器，用于获取站台上预设的监测区域的视频图像，并基于所述视频图像判断所述监测区域内是否存在人体，若存在人体则向所述报警服务器发送报警消息；

所述报警服务器，用于基于所述报警消息对监测区域内对应位置进行声光报警。

2.根据权利要求1所述的站台边缘检测与越界报警控制系统，其特征在于，所述视频分析服务器包括越界报警控制器和智能视频分析仪；

所述越界报警控制器用于通过摄像头实时或定时获取站台上预设的监测区域的视频图像，并将所述视频图像发送至所述智能视频分析仪；

所述智能视频分析仪用于基于已训练的视频图像分析模型对所述视频图像进行分析，判断所述监测区域内是否存在人体，若存在人体，则获取人体在所述监测区域的对应位置并向所述报警服务器发送报警消息。

3.根据权利要求2所述的站台边缘检测与越界报警控制系统，其特征在于，所述智能视频分析仪还用于实时分析声光报警所在监测区域的视频图像，基于已训练的视频图像分析模型对所述视频图像进行分析，判断所述监测区域内对应位置是否存在人体，若不存在人体，则所述报警服务器发送取消报警消息。

4.根据权利要求2所述的站台边缘检测与越界报警控制系统，其特征在于，所述越界报警控制器还用于划定监测区域，所述监测区域为站台两侧端部以内的区域，距离端部为0～10m。

5.根据权利要求2所述的站台边缘检测与越界报警控制系统，其特征在于，还包括指挥中心大屏，所述指挥中心大屏用于实时显示所述摄像头采集的视频图像，并基于报警消息进行弹屏报警。

6.根据权利要求2所述的站台边缘检测与越界报警控制系统，其特征在于，所述报警服务器包括报警主机，以及设在站台边缘上的声光报警装置；所述报警主机用于基于所述报警消息获取人体在所述监测区域的位置，并控制对应位置处的声光报警装置进行声光报警。

7.根据权利要求2所述的站台边缘检测与越界报警控制系统，其特征在于，还包括手持终端，所述手持终端用于接收所述报警消息，并提醒站台工作人员前往监测区域内对应位置进行处理。

8.根据权利要求1所述的站台边缘检测与越界报警控制系统，其特征在于，还包括存储服务器，所述存储服务器用于存储报警记录，以及对应的视频图像信息。

9.一种站台边缘检测与越界报警控制方法，其特征在于，包括：

获取站台上预设的监测区域的视频图像，并基于所述视频图像判断所述监测区域内是否存在人体，若存在人体则发送报警消息；

基于所述报警消息对监测区域内对应位置进行声光报警。