CN115320668B - 一种站台门状态检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种站台门状态检测系统及方法，包括信号系统以及与信号系统通信的机器视觉检测系统，当机器视觉检测系统独立运作时用于判定站台门当前的视觉状态；当机器视觉检测系统和信号系统同步运作时，用于检测站台门是否处于关闭并锁闭状态，若站台门出现异常进行原因检测。与现有技术相比，本发明具有不依赖信号系统实现独立站台门状态告警，以及与信号系统联动时完成异常原因检测，提高了系统整体的冗余度，通过异常原因检测提高运营效率等优点。
Description
技术领域
本发明涉及列车信号控制系统以及机器视觉领域，尤其是涉及一种机器视觉检测与信号系统联动的站台门状态检测系统及方法。
背景技术
在基于车车通信(TACS)的城市轨道交通信号系统中，对于站台门的控制以及状态采集由轨旁的目标控制器完成，当目标控制器采集到的站台门关闭及锁闭状态为真时，代表站台门关闭并锁闭此时列车可以在站台内部自由移动，当这个状态为假时代表站台门可能打开，此时列车不可在站台区域移动。
但在TACS系统中只有关闭及锁闭这一唯一值，当这个值为假时造成列车无法在站内移动会对整体的运营造成影响。造成此值为假的原因有很多，站台门已关闭但没有锁闭，站台门关闭失败或被人为阻挡都会造成此值为假，在实际的地铁运营中也常常会出现此值丢失的状况。同时一旦出信号系统断电等异常情况，站台门是否处于关闭状态等信息将直接丢失。
为解决上述问题单独检测站台门状态提供告警提示运营人员，在信号系统正常时，确认出现异常状态的原因显得十分重要。随着机器视觉技术的普及以及成熟，利用基于摄像头的机器视觉算法实现门框边缘检测，以及行人行为检测不断成熟，因此如何来利用摄像头以及机器视觉算法实现对站台门状态的细致化检测，成为需要解决的技术问题。
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机器视觉检测与信号系统联动的站台门状态检测系统及方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
根据本发明的第一方面，提供了一种站台门状态检测系统，包括信号系统，该检测系统还包括与信号系统通信的机器视觉检测系统，当机器视觉检测系统独立运作时用于判定站台门当前的视觉状态；当机器视觉检测系统和信号系统同步运作时，用于检测站台门是否处于关闭并锁闭状态，若站台门出现异常进行原因检测。
作为优选的技术方案，所述的机器视觉检测系统采用边缘检测算法，确定站台门的边缘轮廓，当轮廓处于预先设置的关闭位置时判定站台门为视觉关闭状态；当站台门边缘未处于预先设定位置时，判定为站台门视觉开启状态。
作为优选的技术方案，所述的机器视觉检测系统包括摄像头和轨旁边缘计算设备，所述的摄像头对一扇或多扇站台门进行持续监控，并将视频数据传输至轨旁边缘计算设备；所述的轨旁边缘计算设备负责将视频数据结构化，确认站台门边缘是否在视觉上处于关闭状态，当站台门处于异常状态时确认站台门出现异常的原因。
作为优选的技术方案，所述的摄像头安置在站台内的固定位置。
作为优选的技术方案，所述的信号系统包括轨旁目标控制器OC、智能运维系统和监控子系统，所述的轨旁目标控制器OC将站台门传感器的信息传输至轨旁边缘计算设备；所述的轨旁边缘计算设备将站台门传感器的信息和摄像头采集的站台门状态进行比对，并将比对结果传输至智能运维系统和监控子系统。
作为优选的技术方案，所述的监控子系统用于监控并展示站台门所处的相关状态；所述的智能运维系统用于监控设备本身功能状态和检测各种传感器是否正常工作。
根据本发明的第二方面，提供了一种采用所述的站台门状态检测系统的方法，该方法包括以下步骤：
步骤1、进行常态化监测；
步骤2、判断是否有列车到站，若为是，转至步骤3；否则转至步骤12；
步骤3、列车发出关门指令；
步骤4、判断是否处于视觉打开位置，若为是，转至步骤5；否则转至步骤13；
步骤5、输出视觉上站台门处于打开位置，等待关门指令超时；
步骤6、检测此时轨旁目标采集器OC回传的门位置；
步骤7、判断OC中站台门是否处于关闭状态，若为是，判定为机器视觉检测系统异常；否则转至步骤8；
步骤8、启动视频异常原因检测；
步骤9、判断是否有异常；若否，再次尝试关闭，返回步骤1；若是，转至步骤10；
步骤10、输出异常原因；
步骤11、调度确认异常原因并排除，返回步骤1；
步骤12、判断视频检测结果与OC结果是否一致，若为是，转至步骤1；若为否，判定为机器视觉检测系统异常；
步骤13、输出视觉上站台门处于关闭位置，等待关门指令超时；
步骤14、检测此时轨旁目标采集器OC回传的门位置；
步骤15、判断轨旁目标采集器OC中站台门是否处于关闭状态；若为是，站台门关闭以及锁闭，若否，转至步骤16；
步骤16、输出紧急制动并向城轨指挥子系统告警；
步骤17、启动视频异常原因检测；
步骤18、判断是否有异常，若否，再次尝试关闭，转至步骤3；若是，转至步骤19；
步骤19、输出异常原因；
步骤20、调度确认异常原因并排除，转至步骤3。
作为优选的技术方案，所述的步骤7和步骤12中，当机器视觉检测系统被判定为异常后，自动进行切除，切除后不影响正常运营。
作为优选的技术方案，所述的步骤8和步骤17具体包括使用带有深度识别的机器视觉算法进行目标识别以及行为检测，检测出异常原因后，发出告警，告警后运营人员需结合CCTV进行确认。
作为优选的技术方案，所述的步骤10和19中的异常原因包括夹物、站台门周围有人行为异常和站台门故障。
根据本发明的第三方面，提供了电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的方法。
根据本发明的第四方面，提供了计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现所述的方法。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1、本发明通过摄像头以及机器视觉算法实现了对站台门状态的细致化检测增强了系统的安全性。
2、本发明可快速检测站台门状态异常的原因，提高了系统的运营效率。
3、本发明在极端情况下原有的轨旁目标控制器切除后依然可以提供告警，增强了系统的冗余度。
4、本发明可检测异常发生的原因，降低了系统的运营成本。
5、本发明将异常原因直接回传检测子系统以及智能运维系统，增强了系统的可用性。
附图说明
图1为本发明的站台门状态检测系统结构图；
图2为本发明检测方法的流程图；
图3为站台门闭合时站台门边缘所在位置预存示意图；
图4为站台门关闭时机器视觉所识别的边缘所处位置示意图；
图5为站台门打开时机器视觉所识别的边缘所处位置示意图；
图6为站台门无法关闭时检测得到的异常物示例示意图；
图7为站台门无法关闭时检测得到的异常行为示例示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。
本发明的原理：通过摄像头以及机器视觉算法，实现对站台门的状态的非安全检测，同时联动最新车车通信(TACS)列控系统中的轨旁目标控制器(OC)联动形成站台门状态检测、站台门故障原因检测。所述的检测方法为利用机器视觉算法实现，当独立运作时可判定站台门当前的视觉状态，当和车车通信(TACS)信号系统(轨旁目标控制器)同步运作时可检测站台门是否处于关闭并锁闭状态，如出现异常可进行原因检测。本发明不依赖信号系统实现独立站台门状态告警，以及与信号系统联动时完成异常原因检测，提高了系统整体的冗余度，通过异常原因检测提高运营效率。本方案适用于基于车车通信(TACS)列控系统的线路的沿途车站。
如图2所示，一种机器视觉检测与信号系统联动的站台门状态检测方法，该方法包括以下步骤：
步骤1、常态化监测；
步骤2、判断是否有列车到站，若是，转至步骤3；若否，转至步骤12；
步骤3、列车发出关门指令；
步骤4、判断是否处于视觉打开位置，若是，转至步骤5；若否转至步骤13；
步骤5、输出视觉上站台门处于打开位置，等待关门指令超时；
步骤6、检测此时轨旁目标采集器OC回传的门位置；
步骤7、判断OC中站台门是否处于关闭状态，若是，判定为检测视觉系统异常；若否，转至步骤8；
步骤8、启动视频异常原因检测；
步骤9、判断是否有异常；若否，再次尝试关闭，转至步骤1；若是，转至步骤10；
步骤10、输出异常原因；
步骤11、调度确认异常原因并排除，转至步骤1；
步骤12、判断视频检测结果与OC结果是否一致，若是，转至步骤1；若否，判定为检测视觉系统异常；
步骤13、输出视觉上站台门处于关闭位置，等待关门指令超时；
步骤14、检测此时轨旁目标采集器OC回传的门位置；
步骤15、判断OC中站台门是否处于关闭状态；若是，站台门关闭以及锁闭，若否，转至，步骤16；
步骤16、输出紧急制动并向城轨指挥子系统告警；
步骤17、启动视频异常原因检测；
步骤18、判断是否有异常，若否，再次尝试关闭，转至步骤3；若是，转至步骤19；
步骤19、输出异常原因；
步骤20、调度确认异常原因并排除，转至步骤3。
本发明利用智能手段进行状态判定以及异常原因检测成为可能，智能化检测有助于快速排除异常节省人力，同时在极端情况(例如轨旁断电)下依然可以向运营中心提供站台门状态告警可有效增强系统的冗余以及运营效率。
所述的步骤7和步骤12中，当检测视觉系统被判定为异常后，自动进行切除，切除后不影响正常运营。
所述的步骤8和步骤17具体包括使用带有深度识别的机器视觉算法进行目标识别以及行为检测，检测出异常原因后，发出告警，告警后运营人员需结合CCTV进行确认。
所述的步骤10和19中的异常原因包括夹物、站台门周围有人行为异常和站台门故障。
在视觉检测过程中，如图3所示，在像素坐标系下，站台门闭合状态下，站台门边缘应该所处的位置，当站台门部分边缘处于上述位置时，可以认为站台门在视觉上处于关闭状态，如图4所示。当站台门所处位置为图5所示时站台门在视觉上处于打开状态。
当视频感知数据结构化后所得到的结果与轨旁资源管理器所得到的结果匹配一致时，认为结果为可信的，此时系统工作正常，为避免因为传输延迟造成的误差需要进行滤波，短时间的不同状态判定不会改变结果为可信。
当视频检测与轨旁资源管理器同时判定站台门未能关闭，并时间已经超出了系统所设置的站台门关闭所需时间时，应启用异常原因检测，检测方式为基于机器视觉的目标识别以及行为检测，如图6所示，当检测模块启动时，应检测两扇站台门中间物体的类别，例如行人、包、异物等，此可使用带有深度识别的机器视觉算法可有效降低误报。图6中成功识别为夹包，在此情况下自动生成告警待调度联合CCTV系统进行确认。当发现两扇列车门之间无异常物体但站台门依然无法关闭时，应开启异常行为检测，如图7所示，检测出站台门周围有人行为异常，并发出告警，告警后运营人员需结合CCTV进行确认。
当轨旁资源管理器所返回的结果，与视频感知得到的结果不一致时，如果此时轨旁资源管理器显示的状态为关闭状态，因轨旁资源管理器输出的状态为SL4安全级别并会导向安全侧，此时因认为站台门实际处于关闭状态，视频感知结果判定为不可信，因考虑视频感知故障。
当轨旁资源管理器输出的状态为打开，但视频感知输出的状态为关闭时，此时因远程将列车紧急制动(判定为危险场景，视觉上的关闭会造成站台工作人员的误判)，同时激活异常原因检测所示，确认站台门附近是否有乘客或者其它物体造成了站台门夹人，联动CCTV(闭路视频系统)，进行视频自动弹出方便调度人员进行二次确认，如确认为夹人状态则进行远程紧急制动。
当CTC要求关闭站台门并且站台门关闭时间超时(站台门传感器依然显示站台门处于打开状态)，此时开始使用目标识别算法进行站台门故障原因判定，如无异异常物体在站台门附近，判定原因为站台门机械故障尝试再次关闭站台门。
当信号系统发生异常切除时，如图4，图5所示，根据站台门边缘所处位置，向监控子系统提供非安全告警信息，用于提醒运营人员当前站台门所处状态是否为视觉关闭状态，尽可能降低危险发生的可能性。
以上是关于方法实施例的介绍，以下通过装置实施例，对本发明所述方案进行进一步说明。
如图1所示，一种机器视觉检测与信号系统联动的站台门状态检测系统，包括信号系统，该检测系统还包括检测视觉系统，当检测视觉系统独立运作时用于判定站台门当前的视觉状态，当和信号系统同步运作时，用于检测站台门是否处于关闭并锁闭状态，如出现异常进行原因检测。
所述的检测视觉系统的工作原理为采用边缘检测算法，确定站台门的边缘轮廓，当轮廓处于预先设置的关闭位置时判定站台门为视觉关闭状态；当站台门边缘未处于预先设定位置时，判定为站台门视觉开启状态。
所述的检测视觉系统包括摄像头和轨旁边缘计算设备，所述的摄像头对一扇或多扇站台门进行持续监控，并将视频数据传输至轨旁边缘计算设备；所述的轨旁边缘计算设备负责将视频数据结构化，确认站台门边缘是否在视觉上处于关闭状态，当站台门处于异常状态时确认站台门出现异常的原因。
所述的摄像头安置在站台内的固定位置。
所述的信号系统包括轨旁目标控制器OC、智能运维系统和监控子系统，所述的轨旁目标控制器OC将站台门传感器的信息传输至轨旁边缘计算设备；所述的轨旁边缘计算设备将传感器的信息和摄像头采集的站台门状态进行比对，并将比对结果传输至智能运维系统和监控子系统；所述的监控子系统用于监控并展示站台门所处的相关状态；所述的智能运维系统用于监控设备本身功能状态和检测各种传感器是否正常工作。
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，所述描述的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。
本发明电子设备包括中央处理单元(CPU)，其可以根据存储在只读存储器(ROM)中的计算机程序指令或者从存储单元加载到随机访问存储器(RAM)中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还可以存储设备操作所需的各种程序和数据。CPU、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口也连接至总线。
设备中的多个部件连接至I/O接口，包括：输入单元，例如键盘、鼠标等；输出单元，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元，例如磁盘、光盘等；以及通信单元，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元允许设备通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理单元执行上文所描述的各个方法和处理，例如本发明方法。例如，在一些实施例中，本发明方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM和/或通信单元而被载入和/或安装到设备上。当计算机程序加载到RAM并由CPU执行时，可以执行上文描述的本发明方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，CPU可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行本发明方法。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、负责可编程逻辑设备(CPLD)等等。
用于实施本发明的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
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 (11)
1.一种采用站台门状态检测系统的方法，所述检测系统包括信号系统，其特征在于，该检测系统还包括与信号系统通信的机器视觉检测系统，当机器视觉检测系统独立运作时用于判定站台门当前的视觉状态；当机器视觉检测系统和信号系统同步运作时，用于检测站台门是否处于关闭并锁闭状态，若站台门出现异常进行原因检测；
所述方法包括以下步骤：
步骤1、进行常态化监测；
步骤2、判断是否有列车到站，若为是，转至步骤3；否则转至步骤12；
步骤3、列车发出关门指令；
步骤4、判断是否处于视觉打开位置，若为是，转至步骤5；否则转至步骤13；
步骤5、输出视觉上站台门处于打开位置，等待关门指令超时；
步骤6、检测此时轨旁目标采集器OC回传的门位置；
步骤7、判断OC中站台门是否处于关闭状态，若为是，判定为机器视觉检测系统异常；否则转至步骤8；
步骤8、启动视频异常原因检测；
步骤9、判断是否有异常；若否，再次尝试关闭，返回步骤1；若是，转至步骤10；
步骤10、输出异常原因；
步骤11、调度确认异常原因并排除，返回步骤1；
步骤12、判断视频检测结果与OC结果是否一致，若为是，转至步骤1；若为否，判定为机器视觉检测系统异常；
步骤13、输出视觉上站台门处于关闭位置，等待关门指令超时；
步骤14、检测此时轨旁目标采集器OC回传的门位置；
步骤15、判断轨旁目标采集器OC中站台门是否处于关闭状态；若为是，站台门关闭以及锁闭，若否，转至步骤16；
步骤16、输出紧急制动并向城轨指挥子系统告警；
步骤17、启动视频异常原因检测；
步骤18、判断是否有异常，若否，再次尝试关闭，转至步骤3；若是，转至步骤19；
步骤19、输出异常原因；
步骤20、调度确认异常原因并排除，转至步骤3。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的机器视觉检测系统采用边缘检测算法，确定站台门的边缘轮廓，当轮廓处于预先设置的关闭位置时判定站台门为视觉关闭状态；当站台门边缘未处于预先设定位置时，判定为站台门视觉开启状态。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的机器视觉检测系统包括摄像头和轨旁边缘计算设备，所述的摄像头对一扇或多扇站台门进行持续监控，并将视频数据传输至轨旁边缘计算设备；所述的轨旁边缘计算设备负责将视频数据结构化，确认站台门边缘是否在视觉上处于关闭状态，当站台门处于异常状态时确认站台门出现异常的原因。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的摄像头安置在站台内的固定位置。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的信号系统包括轨旁目标控制器OC、智能运维系统和监控子系统，所述的轨旁目标控制器OC将站台门传感器的信息传输至轨旁边缘计算设备；所述的轨旁边缘计算设备将站台门传感器的信息和摄像头采集的站台门状态进行比对，并将比对结果传输至智能运维系统和监控子系统。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的监控子系统用于监控并展示站台门所处的相关状态；所述的智能运维系统用于监控设备本身功能状态和检测各种传感器是否正常工作。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤7和步骤12中，当机器视觉检测系统被判定为异常后，自动进行切除，切除后不影响正常运营。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤8和步骤17具体包括使用带有深度识别的机器视觉算法进行目标识别以及行为检测，检测出异常原因后，发出告警，告警后运营人员需结合CCTV进行确认。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤10和19中的异常原因包括夹物、站台门周围有人行为异常和站台门故障。
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～9中任一项所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1～9中任一项所述的方法。
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-
2022
- 2022-08-05 CN CN202210939209.9A patent/CN115320668B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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