CN112722009A - 一种用于铁路运输的避险方法、装置以及列车车载终端 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种用于铁路运输的避险方法、装置以及列车车载终端，涉及运输领域，该方法包括：当所述列车行驶方向上的存在目标区域时，获取所述目标区域的形变参数；获取所述目标区域所处环境的环境参数；基于所述环境参数和所述形变参数确定所述列车针对所述目标区域的避险策略，并基于所述避险策略进行避险。本申请能够准确预测铁路上的险情，并使列车针对险情提前采取有效的避险措施，从而保证了列车行驶的安全性。

Description

一种用于铁路运输的避险方法、装置以及列车车载终端

技术领域

本申请涉及运输领域，更具体地，涉及一种用于铁路运输的避险方法、装置以及列车车载终端。

背景技术

由于铁路的建设位置较为特殊，容易受到自然灾害的影响，从而导致通过铁路进行运输时存在较大的危险。

目前列车在铁路上行驶时，都是通过列车驾驶员观察前方路况来判断是否存在危险，以及在存在危险时，做出避险措施。然而，这种避险方法通常需要列车与危险源距离很近时才能做出准确判断，因此常常会导致列车没有足够的时间采取避险措施，起不到有效的避险效果。

发明内容

鉴于上述问题，本申请提出了一种用于铁路运输的避险方法、装置以及列车车载终端，以解决上述问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于铁路运输的避险方法，应用于避险系统中的列车的车载终端，避险系统还包括与列车的车载终端通信的服务器，以及与服务器通信的监控装置，该方法包括：当列车行驶方向上的存在目标区域时，获取目标区域的形变参数；获取目标区域所处环境的环境参数；基于环境参数和形变参数确定列车针对目标区域的避险策略，并基于避险策略进行避险。

进一步地，基于环境参数和形变参数确定列车针对目标区域的避险策略，并基于避险策略进行避险，包括：基于形变参数和环境参数确定危险系数；当危险系数超过危险系数阈值时，发出预警信息。

进一步地，在当危险系数超过预设危险系数值时，发出预警信息之后，还包括：获取列车与目标区域之间的距离；当距离超过指定距离时，控制列车减速直至停车；当距离不超过指定距离时，控制列车加速行驶。

进一步地，在当距离超过指定距离时，控制列车减速直至停车之前，还包括：获取列车的当前速度和最大加速度；基于当前速度和最大加速度确定指定距离。

进一步地，环境参数包括温度参数、降雨量参数、风速参数，基于形变参数和环境参数确定危险系数，包括：将温度参数、降雨量参数、风速参数以及形变参数输入值预先训练好的机器学习模型中，获取机器学习模型输出的危险系数。

进一步地，在将温度参数、降雨量参数、风速参数以及形变参数输入值预先训练好的机器学习模型中，获取机器学习模型输出的危险系数之前，还包括：确定形变参数是否超过形变参数阈值；当形变参数超过形变参数阈值，执行将温度参数、降雨量参数、风速参数以及形变参数输入值预先训练好的机器学习模型中。

进一步地，获取目标区域的形变参数，包括：通过设置在目标区域周围的三维激光扫描仪对目标区域进行全景扫描，得到目标区域的三维模型；在三维模型中标定出形变参考点；通过GB-SAR对目标区域的进行形变监测，得到与形变参考点对应的形变特征点；基于形变参考点和形变特征点确定形变参数。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于铁路运输的避险方法，应用于避险系统中的服务器，避险系统还包括分别与服务器通信的列车的车载终端和监控装置，该方法包括：获取列车的位置信息，并根据位置信息确定列车行驶方向上的目标区域；通过监控装置获取目标区域的形变参数和目标区域所处环境的环境参数；基于形变参数和环境参数确定列车针对目标区域的避险策略；将避险策略发送至列车的车载终端，以指示列车基于避险策略进行避险。

第三方面，本申请实施例提供了一种用于铁路运输的避险装置，应用于避险系统中的列车的车载终端，避险系统还包括与列车的车载终端通信的服务器，以及与服务器通信的监控装置，该装置包括：形变参数获取模块、环境参数获取模块、避险模块。形变参数获取模块，用于当列车行驶方向上的存在目标区域时，获取目标区域的形变参数；环境参数获取模块，用于获取目标区域所处环境的环境参数；避险模块，用于基于环境参数和形变参数确定列车针对目标区域的避险策略，并基于避险策略进行避险。

第四方面，本申请实施例提供了一种列车车载终端，包括一个或多个处理器、存储器、以及一个或多个程序，其中一个或多个程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于执行上述实施例的用于铁路运输的避险方法。

本申请实施例提供的用于铁路运输的避险方法、装置以及列车车载终端，通过当列车行驶方向上的存在目标区域时，获取目标区域的形变参数；获取目标区域所处环境的环境参数；基于环境参数和形变参数确定列车针对目标区域的避险策略，并基于避险策略进行避险，由于形变参数可以反映目标区域是否存在变形，环境参数对目标区域的地形影响较大，因此结合形变参数和环境参数可以准确预测出目标区域是否会存在突发的险情，例如滑坡、塌方等，从而可以是列车在行驶到目标区域之前就提前进行采取避险措施，提高了避险效率，使列车运输过程中的安全性得到保障。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了根据本申请实施例的用于铁路运输的避险方法的应用环境示意图。

图2示出了根据本申请另一个实施例提供的用于铁路运输的避险方法的流程示意图。

图3示出了根据本申请另一个实施例提供的用于铁路运输的避险方法的流程示意图。

图4示出了根据本申请又一个实施例提供的用于铁路运输的避险方法的流程示意图。

图5示出了根据本申请实施例提供的用于铁路运输的避险方法中S310的流程示意图。

图6示出了根据本申请实施例提供的激光扫描三维测量原理图。

图7示出了根据本申请再一个实施例提供的用于铁路运输的避险方法的流程示意图。

图8出了根据本申请一个实施例提供的用于铁路运输的避险装置的功能模块图。

图9出了根据本申请另一个实施例提供的用于铁路运输的避险装置的功能模块图。

图10示出了根据本申请一个实施例提供的列车车载终端的结构框图。

具体实施方式

下面将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，所描述的实施例仅仅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，都属于本申请保护的范围。

铁路运输作为目前最主要的运输方式之一，其在运输领域中的地位不可替代，然而由于铁路通常会被建设在各种复杂地形的区域，因此容易受到自然灾害的影响，特别是建设在山体周围、隧道中、桥梁上的铁路，若是发生如山体滑坡、塌方等情况，会对在铁路上行驶的列车形成严重的安全隐患。如果驾驶员没有及时察觉到列车前方的道路可能存在险情，在险情发生时列车将很难做出有效的避险措施，从而造成严重的损失。

因此，针对于上述问题，发明人提出了本申请实施例中的用于铁路运输的避险方法、装置以及列车车载终端，可以根据列车行驶方向上的危险区与的形变情况和环境情况来预测是否会突发险情，从而可以提醒列车驾驶员进行提前采取避险措施或自动采取避险措施，进而提高了避险效率，确保了列车在运输过程中的安全性。

请参阅图1，图1示出了本申请实施例提供的用于铁路运输的避险方法的应用环境示意图，其中，本申请实施例提供的用于铁路运输的避险方法可以应用于避险系统，如图1所示，该避险系统100可以包括服务器120、列车的车载终端110、以及监控装置130，其中，服务器120可以分别与列车的车载终端110和监控装置130通信连接，其中，每辆列车可以配置至少一个车载终端，车载终端可以用于与服务器120之间实现数据传输，还可以用于对列车的驱动、制动等装置进行控制。可选地，车载终端还可以包括定位装置，对列车进行实时定位。

其中，监控装置130的数量可以为多个，监控装置130可以设置在铁路上经常出现险情的危险区域，用于对该危险区域的情况进行监控，具体地，监控装置130一方面可以对危险区域的地形形变情况进行监控，另一方面可以对危险区域的自然环境情况进行监控。可选地，监控装置130可以包括地基雷达监测装置、三维激光扫描仪、图像采集装置(如摄像头等)、温度传感器、风速传感器、降雨量传感器等。

其中，服务器120可以对监控装置130采集的数据进行处理以及保存记录等。

请参阅图2，图2示出了本申请一个实施例提供的用于铁路运输的避险方法，该方法可以应用于图1的避险系统中的列车车载终端，该方法可以包括：

步骤110，当列车行驶方向上的存在目标区域时，获取目标区域的形变参数。

在一些实施方式中，列车在行驶过程中，可以实时地通过定位装置将列车的当前位置信息上传至服务器，服务器中预先配置有地图信息，地图信息中预先标记有至少一个危险区域，其中，危险区域可以是如山体附近、桥梁、隧道等容易发生险情的区域。结合列车的当前位置信息和地图信息，服务器可以确定列车行驶方向上是否存在危险区域，然后将列车行驶方向上的危险区域作为目标区域。

若存在目标区域，服务器可以将存在目标区域的提醒信息以及该目标区域的位置信息发送至列车的车载终端。另外，服务器可以通过监控装置对该目标区域的形变情况进行检测，从而获取形变参数，并将形变参数发送至列车的车载终端。

其中，形变参数可以表征目标区域的地形、形状等形变情况。作为一种示例，例如目标区域为山体，该山体可以通过多个参考点进行形状标定，，当山体发生形变时，形变参数则可以为多个参考点的位移。

步骤120，获取目标区域所处环境的环境参数。

在一些实施方式中，当目标区域确定以后，服务器可以通过位于目标区域周围的监控装置获取目标区域的环境参数，例如通过温度传感器获取温度参数、通过风速传感器获取风速参数、通过风向传感器获取风向参数、通过降雨量传感器获取降雨量参数。列车的车载终端可以向服务器发送环境参数获取请求，当服务器接收到请求以后再将环境参数发送至车载终端。

在另一些实施方式中，当目标区域确定以后，车载终端可以和与目标区域对应的监控装置建立通信，然后车载终端可以直接接收监控装置采集的环境参数，从而获得环境参数。

步骤130，基于环境参数和形变参数确定列车针对目标区域的避险策略，并基于避险策略进行避险。

在一些实施方式中，可以查询与目标区域相同规模、类型的区域出现险情时的历史形变参数和历史环境参数，并结合历史形变参数和历史环境参数确定该目标区域出现险情的条件，当步骤110获得的形变参数和步骤120获得的环境参数满足该条件时，表明目标区域很可能发生险情，则车载终端可以控制列车的制动装置进行停车处理，或者发出告警信息以提醒驾驶员提前采取避险措施。

在另一些实施方式中，可以预先建立山体的形变模型，其中，形变模型可以为机器学习模型，再获取多组历史环境参数作为样本环境参数、获取多组形变参数作为样本形变参数，将样本环境参数和样本形变参数输入值形变模型中进行训练，并通过形变模型测得塌方概率或者滑坡概率等，从而训练得到训练好的机器学习模型，然后将步骤110得到的形变参数和步骤120得到的环境参数输入至该训练好的机器学习模型，获取该训练好的机器学习模型输出的塌方概率或者滑坡概率等，若塌方概率或者滑坡概率大于概率阈值，则表明目标区域出现险情的概率较大，则车载终端可以控制列车的制动装置进行停车处理，或者发出告警信息以提醒驾驶员提前采取避险措施。

可见，在本实施例中，通过当列车行驶方向上的存在目标区域时，获取目标区域的形变参数；获取目标区域所处环境的环境参数；基于环境参数和形变参数确定列车针对目标区域的避险策略，并基于避险策略进行避险，由于形变参数可以反映目标区域是否存在变形，环境参数对目标区域的地形影响较大，因此结合形变参数和环境参数可以准确预测出目标区域是否会存在突发的险情，例如滑坡、塌方等，从而可以是列车在行驶到目标区域之前就提前进行采取避险措施，提高了避险效率，使列车运输过程中的安全性得到保障。

请参阅图3，图3示出了本申请另一个实施例提供的用于铁路运输的避险方法，该方法可以应用于图1的避险系统中的列车车载终端，该方法可以包括：

步骤210，当列车行驶方向上的存在目标区域时，获取目标区域的形变参数。

步骤220，获取目标区域所处环境的环境参数。

其中，步骤210至步骤220的具体实施方式可以参考上述实施例中的步骤110至步骤120，不再赘述。

步骤230，基于形变参数和环境参数确定危险系数。

在一些实施方式中，可以预先建立多个形变参数、多个环境参数以及多个危险系数的映射关系表，然后根据形变参数和环境参数从该映射关系表中找到对应危险系数，作为一种示例，该映射关系表可以如表1所示：

表1

形变参数	环境参数	危险系数
			形变参数a1	环境参数b1	c1
形变参数a2	环境参数b2	c2
			形变参数a3	环境参数b2	c3

从表1中可知，若目标区域的形变参数为形变参数a2，目标区域的环境参数为环境参数b2，则可以确定危险系数为c2，以此类推，当确定形变参数和环境参数，则可以通过查询表1到对应的危险系数。其中，危险系数可以表征目标区域出现险情的概率，危险系数越高出现险情的概率越高。

步骤240，当危险系数超过危险系数阈值时，发出预警信息。

作为一种示例，若危险系数为7，危险系数阈值为5时，则车载终端可以通过预先与其连接的报警装置发出预警信息。可选地，预警信息可以为文字信息、语音信息等，可选地，报警装置可以为声光报警器，还可以是无线通讯模块，预警信息可以通过无线通讯模块发送至驾驶员的移动终端以确保驾驶员能及时接收到预警信息。

步骤250，获取列车与目标区域之间的距离。

在一些实施方式中，车载终端可以向服务器发送距离获取请求，当服务器接收到该距离获取请求后响应该请求，可以基于地图信息、列车的当前位置信息以及目标区域的位置信息，计算出列车与目标区域之间的距离，然后再将该距离反馈给车载终端。

步骤260，当距离超过指定距离时，控制列车减速直至停车。

作为一种示例，例如距离为1kM，指定距离为800M，则车载终端可以控制列车的制动装置进行减速，以在列车到达目标区域以前实现停车。其中，指定距离可以由用户自定义设定，也可以根据列车的当前速度以及列车的制动加速度设定。

具体地，指定距离的具体获取方法可以包括：获取列车的当前速度和最大加速度，基于当前速度和最大加速度确定指定距离。其中，最大加速度可以为列车的制动最大加速度，在本实施方式中，可以根据当前速度和最大加速度计算出当列车的速度减少为0时，所行驶的减速距离，然后可以将该行驶的减速距离作为指定距离。可选地，当减速距离确定以后，可以将减速距离额外加上一段安全距离作为指定距离。

步骤270，当距离不超过指定距离时，控制列车加速行驶。

作为一种示例，若距离为700，指定距离为800M，则表明列车减速后极有可能停在目标区域，会增加列车遇到事故的风险，因此，此时，车载终端可以控制列车的驱动装置使列车加速行驶，从而让列车快速通过目标区域，以避免列车在目标区域停留而增加遇到事故的风险。

在本实施例中，通过基于形变参数和环境参数确定危险系数，当危险系数超过危险系数阈值时，发出预警信息，获取列车与目标区域之间的距离，当距离超过指定距离时，控制列车减速直至停车，当距离不超过指定距离时，控制列车加速行驶。从而可以及时提醒驾驶员列车前方可能存在险情，方便驾驶员提前采取有效的避险措施，另外，通过距离确定列车停车时是否在目标区域中，并在不处于目标区域中时及时停车，否则加速通过目标区域，从而有效减小了列车在目标区域出现事故的风险。

请参阅图4，图4示出了本申请又一个实施例提供的用于铁路运输的避险方法，该方法可以应用于图1的避险系统中的列车车载终端，该方法可以包括：

步骤310，当列车行驶方向上的存在目标区域时，获取目标区域的形变参数。

在一些实施方式中，如图5所示，步骤310具体包括如下步骤：

步骤311，通过设置在目标区域周围的三维激光扫描仪对目标区域进行全景扫描，得到目标区域的三维模型。

其中，三维激光扫描仪每发出一束激光，就可以得到目标区域的标全面的单个参考点的信息，再根据激光发射器的水平方位角、垂直方位角以及测量距离S，就可以求出各个参考点的三维坐标。其中，三维激光扫描仪的系统可以采用局部坐标系，X轴和Y轴位于局部坐标系的水平面上，且Y轴通常为扫描仪的扫描防线，Z轴为垂直方向。如图6所示，下面以参考点P为例，通过计算获取目标区域中参考点的三维坐标为：

步骤312，在三维模型中标定出形变参考点。

在一些实施方式中，可以从上述各个参考点中选取多个获取全部参考点作为形变参考点。

步骤313，通过GB-SAR对目标区域的进行形变监测，得到与形变参考点对应的形变特征点。

在一些实施方式中，可以采用IBIS-L地基雷达系统对目标区域进行变形监测，从而得到与形变参考点对应的形变特征点的坐标。其中，当形变参考点得数量为多个，形变特征点的数量也应和形变参考点的数量相同，且多个形变特征点和多个形变参考点一一对应。

步骤314，基于形变参考点和形变特征点确定形变参数。

在一些实施方式中，可以通过形变参考点的坐标和形变特征点的坐标确定形变参考点和形变特征点之间的距离，从而将该距离作为形变参数。

可选地，可以形变特征点融合到三维模型中以方便得到形变参数。

步骤320，获取目标区域所处环境的环境参数。其中，环境参数包括温度参数、降雨量参数、风速参数。

步骤330，确定形变参数是否超过形变参数阈值。

在一些实施方式中，形变参数可以为标定目标区域的参考点的位移值，当位移值不超过位移阈值时，可以确定形变参数不超过形变参数阈值，否则，确定形变参数超过形变参数阈值。

在一些实施方式中，形变参数可以为多个参考点的位移值，其中，当多个参考点的位移值的总和不超过指定位移值时，可以确定形变参数不超过形变参数阈值。

在另一些实施方式中，形变参数可以为多个参考点的位移值，其中，当多个位移值中的任意一个位移值超过预设位移值时，可以确定形变参数超过形变参数阈值。

在本实施方式中，通过确定形变参数是否超过形变参数阈值后再执行后续步骤，可以有效提高险情监控效率。

步骤340，当形变参数超过形变参数阈值时，将温度参数、降雨量参数、风速参数以及形变参数输入值预先训练好的机器学习模型中，获取机器学习模型输出的危险系数。

步骤350，当危险系数超过危险系数阈值时，发出预警信息。

参阅图7，图7示出了本申请再一个实施例提供的用于铁路运输的避险方法，该方法可以应用于图1的避险系统中的服务器，该方法可以包括：

步骤410，获取列车的位置信息，并根据位置信息确定列车行驶方向上的目标区域。

步骤420，通过监控装置获取目标区域的形变参数和目标区域所处环境的环境参数。

步骤430，基于形变参数和环境参数确定列车针对目标区域的避险策略。

步骤440，将避险策略发送至列车的车载终端，以指示列车基于避险策略进行避险。

其中，步骤410至步骤440的具体实施方式可以参考上述实施例中的步骤110至步骤130，不再赘述。

请参阅图8，图8示出了本申请一个实施例提供的用于铁路运输的避险装置，应用于避险系统中的列车的车载终端，避险系统还包括与列车的车载终端通信的服务器，以及与服务器通信的监控装置，该装置500包括：形变参数获取模块510、环境参数获取模块520以及避险模块530。

形变参数获取模块510，用于当列车行驶方向上的存在目标区域时，获取目标区域的形变参数。

环境参数获取模块520，用于获取目标区域所处环境的环境参数。

避险模块530，用于基于环境参数和形变参数确定列车针对目标区域的避险策略，并基于避险策略进行避险。

请参阅图9，图9示出了本申请另一个实施例提供的用于铁路运输的避险装置600，应用于避险系统中的服务器，避险系统还包括分别与服务器通信的列车的车载终端和监控装置，该装置600包括：目标区域确定模块610、参数获取模块620、避险策略确定模块630以及发送模块640。

目标区域确定模块610，用于获取列车的位置信息，并根据位置信息确定列车行驶方向上的目标区域。

参数获取模块620，用于通过监控装置获取目标区域的形变参数和目标区域所处环境的环境参数。

避险策略确定模块630，用于基于形变参数和环境参数确定列车针对目标区域的避险策略。

发送模块640，用于将避险策略发送至列车的车载终端，以指示列车基于避险策略进行避险。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

请参考图10，其示出了本申请实施例提供的一种列车车载终端的结构框图。该列车车载终端700可以是前述实施例中能够运行程序的列车车载终端700。本发明中的列车车载终端700可以包括一个或多个如下部件：处理器710、存储器720、以及一个或多个程序，其中一个或多个程序可以被存储在存储器720中并被配置为由一个或多个处理器710执行，一个或多个程序配置用于执行如前述方法实施例所描述的方法。

处理器710可以包括一个或者多个处理核。处理器710利用各种接口和线路连接整个列车车载终端内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器720内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器720内的数据，执行列车车载终端的各种功能和处理数据。可选地，处理器710可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(ProgrammableLogic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器710可集成中央处理器710(Central Processing Unit，CPU)、图像处理器710(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器710中，单独通过一块通信芯片进行实现。

存储器720可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。存储器720可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器720可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等、拍摄功能)、用于实现下述各个方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储终端在使用中所创建的数据(比如电话本、音视频数据、地图数据、行驶记录数据)等。

本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质。该计算机可读介质中存储有程序代码，程序代码可被处理器调用执行上述方法实施例中所描述的方法。

计算机可读存储介质可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。可选地，计算机可读存储介质包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。计算机可读存储介质具有执行上述方法中的任何方法步骤的程序代码的存储空间。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。程序代码可以例如以适当形式进行压缩。

综上所述，本实施例提供的用于铁路运输的避险方法、装置以及列车车载终端，通过当列车行驶方向上的存在目标区域时，获取目标区域的形变参数；获取目标区域所处环境的环境参数；基于环境参数和形变参数确定列车针对目标区域的避险策略，并基于避险策略进行避险，由于形变参数可以反映目标区域是否存在变形，环境参数对目标区域的地形影响较大，因此结合形变参数和环境参数可以准确预测出目标区域是否会存在突发的险情，例如滑坡、塌方等，从而可以是列车在行驶到目标区域之前就提前进行采取避险措施，提高了避险效率，使列车运输过程中的安全性得到保障。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员当理解：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，并不驱使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种用于铁路运输的避险方法，其特征在于，应用于避险系统中的列车的车载终端，所述避险系统还包括与所述列车的车载终端通信的服务器，以及与所述服务器通信的监控装置，所述方法包括：

当所述列车行驶方向上的存在目标区域时，获取所述目标区域的形变参数；

获取所述目标区域所处环境的环境参数；

基于所述环境参数和所述形变参数确定所述列车针对所述目标区域的避险策略，并基于所述避险策略进行避险。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境参数和所述形变参数确定所述列车针对所述目标区域的避险策略，并基于所述避险策略进行避险，包括：

基于所述形变参数和所述环境参数确定危险系数；

当所述危险系数超过危险系数阈值时，发出预警信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述当所述危险系数超过预设危险系数值时，发出预警信息之后，还包括：

获取所述列车与所述目标区域之间的距离；

当所述距离超过指定距离时，控制所述列车减速直至停车；

当所述距离不超过指定距离时，控制所述列车加速行驶。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述当所述距离超过指定距离时，控制所述列车减速直至停车之前，还包括：

获取所述列车的当前速度和最大加速度；

基于所述当前速度和最大加速度确定指定距离。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述环境参数包括温度参数、降雨量参数、风速参数，所述基于所述形变参数和所述环境参数确定危险系数，包括：

将所述温度参数、所述降雨量参数、所述风速参数以及形变参数输入值预先训练好的机器学习模型中，获取所述机器学习模型输出的危险系数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述将所述温度参数、所述降雨量参数、所述风速参数以及形变参数输入值预先训练好的机器学习模型中，获取所述机器学习模型输出的危险系数之前，还包括：

确定所述形变参数是否超过形变参数阈值；

当所述形变参数超过形变参数阈值，执行所述将所述温度参数、所述降雨量参数、所述风速参数以及形变参数输入值预先训练好的机器学习模型中。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标区域的形变参数，包括：

通过设置在所述目标区域周围的三维激光扫描仪对所述目标区域进行全景扫描，得到所述目标区域的三维模型；

在所述三维模型中标定出形变参考点；

通过GB-SAR对所述目标区域的进行形变监测，得到与所述形变参考点对应的形变特征点；基于所述形变参考点和所述形变特征点确定所述形变参数。

8.一种用于铁路运输的避险方法，其特征在于，应用于避险系统中的服务器，所述避险系统还包括分别与所述服务器通信的所述列车的车载终端和监控装置，所述方法包括：

获取所述列车的位置信息，并根据所述位置信息确定所述列车行驶方向上的目标区域；

通过所述监控装置获取所述目标区域的形变参数和所述目标区域所处环境的环境参数；

基于所述形变参数和所述环境参数确定所述列车针对所述目标区域的避险策略；

将所述避险策略发送至所述列车的车载终端，以指示所述列车基于所述避险策略进行避险。

9.一种用于铁路运输的避险装置，其特征在于，应用于避险系统中的列车的车载终端，所述避险系统还包括与所述列车的车载终端通信的服务器，以及与所述服务器通信的监控装置，所述装置包括：

形变参数获取模块，用于当所述列车行驶方向上的存在目标区域时，获取所述目标区域的形变参数；

环境参数获取模块，用于获取所述目标区域所处环境的环境参数；

避险模块，用于基于所述环境参数和所述形变参数确定所述列车针对所述目标区域的避险策略，并基于所述避险策略进行避险。

10.一种列车车载终端，其特征在于，包括：

一个或多个处理器、存储器、以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行如权利要求1至7任一项所述的方法。

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