CN111626204A - 一种铁路异物入侵监测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种铁路异物入侵监测方法及系统，该方法包括：在列车行驶的过程中，采集列车前方轨道的监控视频，实时获取监控视频内的多帧监测图像；在监测图像中建立危险区域异物检测窗口，并提取监测图像位于危险区域异物检测窗口内的轨道危险区域检测图像；对轨道危险区域检测图像进行预处理；计算预处理后的轨道危险区域检测图像与预先建立的背景图像之间的像素值之差，获得异物图像，标记异物图像中的异物；计算异物实际大小值，将异物实际大小值与预设的危险报警值进行比较，若超过预设的阈值，则发出报警信号，否则，继续监测异物。本申请实现了对铁路入侵的异物的自动检测，节省了人力和成本，及时提醒驾驶人员避障。

Description

一种铁路异物入侵监测方法及系统
技术领域
本申请涉及铁路异物入侵监测技术领域，尤其涉及一种铁路异物入侵监测方法及系统。
背景技术
我国高速铁路分布区域广、长距离、地质条件复杂、自然灾害严重，同时高速公路具有昼夜运营、封闭式、只允许火车行驶等特点。由于距离长、分布面积广、昼夜运营、封闭式等特点，当高速铁路沿线发生山体滑坡、地质沉降等自然灾害时，无法及时发布道路交通故障警告，容易引发严重的交通安全事故及连锁反应。为了降低高速铁路交通事故，减小人员伤亡和财产损失，迫切需要解决高速铁路沿线自然灾害预警和特殊交通安全事故报警。
滚石，行人或动物等异物侵入铁路界限，具有突发性、无规律和不可预测性，频频引发铁路交通事故，严重威胁了人民的生命安全，传统的轨道检测主要依靠人力，通过在全国范围内设置大量巡检人员来检查轨道的入侵情况，但是较为耗费人力和财力，并且，对于紧急的事故反应的不够迅速。
另外，视频监控系统用于铁路安全监控，监测是否有异物入侵铁路的界限，但是，目前的视频监控系统需要专人监看，监控人员的工作量很大，在劳累的时候容易产生疏漏，造成危险隐患。现有的采用激光幕墙的方法进行异物监测，该方法通过安装多个二维激光传感器形成激光幕墙来检测入侵异物，该方法检测速度快，灵敏度高，但是安装比较复杂，受环境影响较大，只能检测几个截面，不能准确的测量出异物的大小和形状，且成本较高。
发明内容
本申请的目的在于提供一种铁路异物入侵监测方法，该方法检测准确度高，节省人力，自动报警，成本较低。
为达到上述目的，本申请提供一种铁路异物入侵监测方法，该方法包括：在列车行驶的过程中，采集列车前方轨道的监控视频，实时获取监控视频内的多帧监测图像；在监测图像中建立危险区域异物检测窗口，并提取监测图像位于危险区域异物检测窗口内的轨道危险区域检测图像；对轨道危险区域检测图像进行预处理；计算预处理后的轨道危险区域检测图像与预先建立的背景图像的各个像素点之间的像素值之差，获得异物图像，标记异物图像中的异物；计算异物实际大小值，将异物实际大小值与预设的危险报警值进行比较，若超过预设的阈值，则发出报警信号，否则，继续监测异物。
如上的，其中，提取轨道危险区域检测图像的方法包括如下子步骤：识别监测图像中轨道的形状和位置；根据轨道的形状和位置，在轨道外周侧建立危险区域异物检测窗口；将位于危险区域异物检测窗口外侧的图像分割出来，保留位于危险区域异物检测窗口内侧的图像，形成轨道危险区域检测图像。
如上的，其中，对轨道危险区域检测图像进行预处理的方法包括如下子步骤：对轨道危险区域检测图像进行灰度化处理；对轨道危险区域检测图像进行平滑滤波处理；计算平滑滤波处理后轨道危险区域检测图像的清晰度Q，并判断清晰度是否超过预设的合格阈值Q合格，若未超过，则对图像进行清晰化处理，否则，结束预处理。
如上的，其中，平滑滤波处理后轨道危险区域检测图像的清晰度的计算公式为：
Figure BDA0002510748190000031
其中，Q表示清晰度，p(x，y)表示滤波处理后输出图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值；N表示滤波处理后输出图像矩阵的总行数；M表示滤波处理后输出图像矩阵的总列数。
如上的，其中，清晰化处理的公式为：
Figure BDA0002510748190000032
其中，T(x，y)表示清晰化处理后的图像中像素点坐标为(x，y)的像素像素值，J(r)表示实际镜头的衍射极限值；w表示频率；F-1(·)表示傅里叶逆运算。
如上的，其中，预先建立背景图像的方法为：
通过将一段时间内连续采集到的无异物图像的每个像素点的像素值进行累加，求平均值得到背景图像的像素值；
背景图像的像素值的计算公式为：
Figure BDA0002510748190000033
其中，B(x，y)表示背景图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值；X表示连续采集到的无异物图像的总帧数；Zi(x，y)表示第i帧无异物图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值。
如上的，其中，计算预处理后的轨道危险区域检测图像与预先建立的背景图像的各个像素点之间的像素值之差的公式为：
D(x，y)＝p(x，y)-B(x，y)；
其中，D(x，y)代表轨道危险区域检测图像的像素点坐标为(x，y)与背景图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值之差；p(x，y)表示轨道危险区域检测图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值；B(x，y)表示背景图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值。
如上的，其中，将轨道危险区域检测图像与背景图像的像素点坐标为(x，y)的像素的像素值之差D(x，y)与预设的异物阈值T进行比较，若轨道危险区域检测图像与背景图像的像素点坐标为(x，y)的像素的像素值之差D(x，y)大于预设的异物阈值T，则将该像素点坐标为(x，y)的像素的像素值替换成红色的像素值，用红色标记出来的即为异物。
如上的，其中，异物实际大小值S实际的计算公式为：
Figure BDA0002510748190000041
其中，i表示异物被分割的第几行；L表示异物被分割的总行数；Mi表示异物被分割的第i行的所有像素点的个数；I表示单个像素点在异物图像上的面积；Ji12表示异物被分割的第i行所在的直线方向上两条轨道之间的实际距离；Ti12表示异物被分割的第i行所在的直线方向上的两条轨道在异物图像上距离。
本申请还提供一种铁路异物入侵监测系统，该系统包括：
图像采集模块，用于在列车行驶的过程中，采集列车前方轨道的监控视频，实时获取监控视频内的多帧监测图像；
图像提取模块，用于在监测图像中建立危险区域异物检测窗口，并提取监测图像位于危险区域异物检测窗口内的轨道危险区域检测图像；
预处理模块，用于对轨道危险区域检测图像进行预处理；
异物标记模块，用于计算预处理后的轨道危险区域检测图像与预先建立的背景图像的各个像素点之间的像素值之差，获得异物图像，标记异物图像中的异物；
处理分析模块，用于计算异物实际大小值，将异物实际大小值与预设的危险报警值进行比较，若超过预设的阈值，则发出报警信号。
本申请实现的有益效果如下：
(1)本申请通过图像识别技术，自动检测图像中是否存在异物，并对异物实际大小进行检测，自动判断异物实际大小是否超过预设的危险报警值，若超过，则自动进行报警，提醒驾驶人员前方有危险异物，防止危险发生。
(2)本申请通过在监测图像中建立危险区域异物检测窗口，排除监测图像中房屋、平原或山脉等对监测结果的影响，从而提高轨道危险区域中异物检测的准确度。
(3)本申请检测滤波处理后的图像的清晰度是否符合要求，如果符合要求，则合格，否则，需对图像进行清晰化处理，提高了检测的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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本申请中记载的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例的一种铁路异物入侵检测方法的流程图。
图2为本申请实施例的轨道危险区域检测图像的示意图。
图3为本申请实施例的提取轨道危险区域检测图像方法的流程图。
图4为本申请实施例的对轨道危险区域检测图像进行预处理方法的流程图。
图5为本申请实施例的一种铁路异物入侵检测系统的结构示意图。
附图标记：1-危险区域异物检测窗口；2-第一轨道；3-第二轨道；4-异物；10-图像采集模块；20-图像提取模块；30-预处理模块；40-异物标记模块；50-处理分析模块；100-铁路异物入侵监测系统。
具体实施方式
下面结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。
实施例一
如图1所示，本申请提供一种铁路异物入侵检测方法，该方法包括如下步骤：
步骤S1，在列车行驶的过程中，采集列车前方轨道的监控视频，实时获取监控视频内的多帧监测图像。
具体的，选取多个时间节点来获取监控视频的多帧监测图像，每个时间节点对应一帧监测图像，每帧监测图像反应其对应的时间节点时轨道的环境状况。
在夜间行驶时，开启前方照明系统，保证采集列车前方轨道的监控视频较为清晰。
步骤S2，在监测图像中建立危险区域异物检测窗口，并提取监测图像位于危险区域异物检测窗口内的轨道危险区域检测图像。
通过在监测图像中建立危险区域异物检测窗口，排除监测图像中房屋、平原或山脉等对监测结果的影响，从而提高轨道危险区域中异物检测的准确度。
如图3所示，步骤S2包括如下子步骤：
步骤S210，识别监测图像中轨道的形状和位置。
步骤S220，根据轨道的形状和位置，在轨道外周侧建立危险区域异物检测窗口，其中，危险区域异物检测窗口的侧边与轨道平行。
步骤S230，将位于危险区域异物检测窗口外侧的图像分割出来，保留位于危险区域异物检测窗口内侧的图像，形成轨道危险区域检测图像。
具体的，危险区域异物检测窗口根据轨道的形状建立，若铁路轨道为直线型，则建立直线型铁路轨道危险区域异物检测窗口；若铁路轨道为曲线型，则建立曲线型危险区域异物检测窗口。危险区域异物检测窗口的两侧边线平行于铁路轨道线，且向铁路轨道线两侧偏移一定距离，危险区域异物检测窗口的前边缘位于铁路轨道线的尽头，危险区域异物检测窗口的后边缘位于靠近列车的头部边缘。
如图2所示，建立危险区域异物检测窗口1，危险区域异物检测窗口1的两侧边位于第一轨道2和第二轨道3的两侧，可在危险区域异物检测窗口内检测到异物4(如图2所示)。
步骤S3，对轨道危险区域检测图像进行预处理。
如图4所示，步骤S3包括如下子步骤：
步骤S310，对轨道危险区域检测图像进行灰度化处理。
对轨道危险区域检测图像进行灰度化处理的计算公式为：
H＝0.3R+0.59G+0.11B；
H表示灰度值；R表示红色；G表示绿色；B表示蓝色。
步骤S320，对灰度化处理后的轨道危险区域检测图像进行平滑滤波处理。
对轨道危险区域检测图像进行平滑滤波处理，滤除高频噪声，尽量保留图像细节特征下对轨道危险区域检测图像的噪声进行抑制，抽出轨道危险区域检测图像的特征，特征包括轮廓或边缘。
根据本发明的一个实施例，使用一个k乘以k维(即k行k列)的包含加权系数的窗口放在轨道危险区域检测图像上，对轨道危险区域检测图像进行加权平均，每一个像素点的值都由其本身和窗口邻域内的其他像素值进行加权平均后得到，即用窗口扫描图像中的每一个像素点，用窗口确定的邻域内的像素的加权平均值替换模板中心像素点的值。
根据本发明的一个具体实施例，滤波处理后输出的图像的像素值的计算公式如下：
Figure BDA0002510748190000091
其中，p(x，y)表示滤波处理后输出图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值，f(x，y)表示轨道危险区域检测图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值，(x，y)表示像素点的坐标，σ表示方差，σ越大，频带越宽，能够很好的抑制噪声；*表示卷积运算；e表示常数，e＝2.718，k表示窗口的维数。
步骤S330，计算平滑滤波处理后轨道危险区域检测图像的清晰度Q，并判断清晰度是否超过预设的合格阈值Q合格，若未超过，则对图像进行清晰化处理，否则，结束预处理。
由于图像滤波处理后的图像会变得模糊，因此检测滤波处理后的图像的清晰度是否符合要求，如果符合要求，则合格，否则，需对图像进行清晰化处理，提高了检测的准确度。
平滑滤波处理后轨道危险区域检测图像的清晰度的计算公式为：
Figure BDA0002510748190000092
其中，Q表示清晰度，p(x，y)表示滤波处理后输出图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值；N表示滤波处理后输出图像矩阵的总行数；M表示滤波处理后输出图像矩阵的总列数。
步骤S340，对轨道危险区域检测图像进行清晰化处理，获得理想清晰的轨道危险区域检测图像。
清晰化处理的公式为：
Figure BDA0002510748190000101
其中，T(x，y)表示清晰化处理后的图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值，J(r)表示实际镜头的衍射极限值；w表示频率；F-1(·)表示傅里叶逆运算。
步骤S4，计算预处理后的轨道危险区域检测图像与预先建立的背景图像的各个像素点之间的像素值之差，获得异物图像，标记异物图像中的异物。
预先建立背景图像的方法为：
通过将一段时间内连续采集到的无异物图像的每个像素点的像素值进行累加，求平均值得到背景图像的像素值。
背景图像的像素值的计算公式为：
Figure BDA0002510748190000102
其中，B(x，y)表示背景图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值；X表示连续采集到的无异物图像的总帧数；Zi(x，y)表示第i帧无异物图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值。
对背景图像进行更新，每间隔一定时间更新一次背景图像。
计算预处理后的轨道危险区域检测图像与预先建立的背景图像的各个像素点之间的像素值之差的公式为：
D(x，y)＝p(x，y)-B(x，y)；
其中，D(x，y)代表轨道危险区域检测图像的像素点坐标为(x，y)与背景图像的像素点坐标为(x，y)的像素的像素值之差；p(x，y)表示轨道危险区域检测图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值；B(x，y)表示背景图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值。
将轨道危险区域检测图像像素点坐标为(x，y)与背景图像像素点坐标为(x，y)的像素的像素值之差D(x，y)与预设的异物阈值T进行比较，若轨道危险区域检测图像像素点坐标为(x，y)与背景图像的像素点坐标为(x，y)的像素的像素值之差D(x，y)大于预设的异物阈值T，则将该像素点坐标(x，y)的像素的像素值用红色的像素值替换掉，用红色标记出来的即为异物。
步骤S5，计算异物实际大小值，将异物实际大小值与预设的危险报警值进行比较，若超过预设的阈值，则发出报警信号，否则，继续监测异物。
具体的，将异物按照一个像素的宽度沿水平方向分割为N行，然后计算异物实际大小值。
具体的，异物实际大小值S实际的计算公式为：
Figure BDA0002510748190000111
其中，i表示异物被分割的第几行；L表示异物被分割的总行数；Mi表示异物在第i行的所有像素点的个数；I表示单个像素点在异物图像上的面积；Ji12表示异物被分割的第i行所在的直线方向上两条轨道之间的实际距离；Ti12表示异物被分割的第i行所在的直线方向上的两条轨道在异物图像上距离。
其中，异物被分割的第i行所在的直线方向上两条轨道之间的实际距离Ji12为已知数据。
第i行被分割的异物所在的直线方向上两条轨道之间的距离Ti12的计算公式为：
Figure BDA0002510748190000121
其中，(x1，y1)表示异物被分割的第i行直线方向上第一条轨道的像素点的坐标；(x2，y2)表示异物被分割的第i行直线方向上第二条轨道的像素点的坐标。
将计算获得的异物实际大小值S实际和预设的危险报警值S报警进行比较，若异物实际大小值S实际大于危险报警值S报警，则发出报警，列车紧急制动，工作人员检查列车行驶前方轨道上的情况，待确认安全后，继续前行。
实施例二
如图5所示，本申请提供一种铁路异物入侵监测系统100，该系统包括：
图像采集模块10，用于在列车行驶的过程中，采集列车前方轨道的监控视频，实时获取监控视频内的多帧监测图像；
图像提取模块20，用于在监测图像中建立危险区域异物检测窗口，并提取监测图像位于危险区域异物检测窗口内的轨道危险区域检测图像；
预处理模块30，用于对轨道危险区域检测图像进行预处理；
异物标记模块40，用于计算预处理后的轨道危险区域检测图像与预先建立的背景图像的各个像素点之间的像素值之差，获得异物图像，标记异物图像中的异物；
处理分析模块50，用于计算异物实际大小值，将异物实际大小值与预设的危险报警值进行比较，若超过预设的阈值，则发出报警信号。
本申请实现的有益效果如下：
(1)本申请通过图像识别技术，自动检测图像中是否存在异物，并对异物实际大小进行检测，自动判断异物实际大小是否超过预设的危险报警值，若超过，则自动进行报警，提醒驾驶人员前方有危险异物，防止危险发生。
(2)本申请通过在监测图像中建立危险区域异物检测窗口，排除监测图像中房屋、平原或山脉等对监测结果的影响，从而提高轨道危险区域中异物检测的准确度。
(3)本申请检测滤波处理后的图像的清晰度是否符合要求，如果符合要求，则合格，否则，需对图像进行清晰化处理，提高了检测的准确度。

Claims (10)

1.一种铁路异物入侵监测方法，其特征在于，该方法包括：
在列车行驶的过程中，采集列车前方轨道的监控视频，实时获取监控视频内的多帧监测图像；
在监测图像中建立危险区域异物检测窗口，并提取监测图像位于危险区域异物检测窗口内的轨道危险区域检测图像；
对轨道危险区域检测图像进行预处理；
计算预处理后的轨道危险区域检测图像与预先建立的背景图像的各个像素点之间的像素值之差，获得异物图像，标记异物图像中的异物；
计算异物实际大小值，将异物实际大小值与预设的危险报警值进行比较，若超过预设的阈值，则发出报警信号，否则，继续监测异物。
2.根据权利要求1所述的铁路异物入侵监测方法，其特征在于，提取轨道危险区域检测图像的方法包括如下子步骤：
识别监测图像中轨道的形状和位置；
根据轨道的形状和位置，在轨道外周侧建立危险区域异物检测窗口；
将位于危险区域异物检测窗口外侧的图像分割出来，保留位于危险区域异物检测窗口内侧的图像，形成轨道危险区域检测图像。
3.根据权利要求1所述的铁路异物入侵监测方法，其特征在于，对轨道危险区域检测图像进行预处理的方法包括如下子步骤：
对轨道危险区域检测图像进行灰度化处理；
对轨道危险区域检测图像进行平滑滤波处理；
计算平滑滤波处理后轨道危险区域检测图像的清晰度Q，并判断清晰度是否超过预设的合格阈值Q合格，若未超过，则对图像进行清晰化处理，否则，结束预处理。
4.根据权利要求3所述的铁路异物入侵监测方法，其特征在于，平滑滤波处理后轨道危险区域检测图像的清晰度的计算公式为：
Figure FDA0002510748180000021
其中，Q表示清晰度，p(x，y)表示滤波处理后输出图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值；N表示滤波处理后输出图像矩阵的总行数；M表示滤波处理后输出图像矩阵的总列数。
5.根据权利要求3所述的铁路异物入侵监测方法，其特征在于，清晰化处理的公式为：
Figure FDA0002510748180000022
其中，T(x，y)表示清晰化处理后的图像中像素点坐标为(x，y)的像素像素值，J(r)表示实际镜头的衍射极限值；w表示频率；F-1(·)表示傅里叶逆运算。
6.根据权利要求1所述的铁路异物入侵监测方法，其特征在于，预先建立背景图像的方法为：
通过将一段时间内连续采集到的无异物图像的每个像素点的像素值进行累加，求平均值得到背景图像的像素值；
背景图像的像素值的计算公式为：
Figure FDA0002510748180000023
其中，B(x，y)表示背景图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值；X表示连续采集到的无异物图像的总帧数；Zi(x，y)表示第i帧无异物图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值。
7.根据权利要求1所述的铁路异物入侵监测方法，其特征在于，计算预处理后的轨道危险区域检测图像与预先建立的背景图像的各个像素点之间的像素值之差的公式为：
D(x，y)＝p(x，y)-B(x，y)；
其中，D(x，y)代表轨道危险区域检测图像的像素点坐标为(x，y)与背景图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值之差；p(x，y)表示轨道危险区域检测图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值；B(x，y)表示背景图像中像素点坐标为(x，y)的像素的像素值。
8.根据权利要求1所述的铁路异物入侵监测方法，其特征在于，将轨道危险区域检测图像与背景图像的像素点坐标为(x，y)的像素的像素值之差D(x，y)与预设的异物阈值T进行比较，若轨道危险区域检测图像与背景图像的像素点坐标为(x，y)的像素的像素值之差D(x，y)大于预设的异物阈值T，则将该像素点坐标为(x，y)的像素的像素值替换成红色的像素值，用红色标记出来的即为异物。
9.根据权利要求1所述的铁路异物入侵监测方法，其特征在于，
异物实际大小值S实际的计算公式为：
Figure FDA0002510748180000031
其中，i表示异物被分割的第几行；L表示异物被分割的总行数；Mi表示异物被分割的第i行的所有像素点的个数；I表示单个像素点在异物图像上的面积；Ji12表示异物被分割的第i行所在的直线方向上两条轨道之间的实际距离；Ti12表示异物被分割的第i行所在的直线方向上的两条轨道在异物图像上距离。
10.一种铁路异物入侵监测系统，其特征在于，该系统包括：
图像采集模块，用于在列车行驶的过程中，采集列车前方轨道的监控视频，实时获取监控视频内的多帧监测图像；
图像提取模块，用于在监测图像中建立危险区域异物检测窗口，并提取监测图像位于危险区域异物检测窗口内的轨道危险区域检测图像：
预处理模块，用于对轨道危险区域检测图像进行预处理；
异物标记模块，用于计算预处理后的轨道危险区域检测图像与预先建立的背景图像的各个像素点之间的像素值之差，获得异物图像，标记异物图像中的异物；
处理分析模块，用于计算异物实际大小值，将异物实际大小值与预设的危险报警值进行比较，若超过预设的阈值，则发出报警信号。
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