WO2020259983A1 - Space-monitoring method and space-monitoring system for monitoring a traffic space - Google Patents

Space-monitoring method and space-monitoring system for monitoring a traffic space Download PDF

Info

Publication number
WO2020259983A1
WO2020259983A1 PCT/EP2020/065659 EP2020065659W WO2020259983A1 WO 2020259983 A1 WO2020259983 A1 WO 2020259983A1 EP 2020065659 W EP2020065659 W EP 2020065659W WO 2020259983 A1 WO2020259983 A1 WO 2020259983A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
result
operating
situation
data
computer system
Prior art date
Application number
PCT/EP2020/065659
Other languages
German (de)
French (fr)
Inventor
Jens Braband
Original Assignee
Siemens Mobility GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens Mobility GmbH filed Critical Siemens Mobility GmbH
Publication of WO2020259983A1 publication Critical patent/WO2020259983A1/en

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L29/00—Safety means for rail/road crossing traffic
    • B61L29/24—Means for warning road traffic that a gate is closed or closing, or that rail traffic is approaching, e.g. for visible or audible warning
    • B61L29/28—Means for warning road traffic that a gate is closed or closing, or that rail traffic is approaching, e.g. for visible or audible warning electrically operated
    • B61L29/30—Supervision, e.g. monitoring arrangements
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L23/00—Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains
    • B61L23/04—Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains for monitoring the mechanical state of the route
    • B61L23/041—Obstacle detection
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L27/00—Central railway traffic control systems; Trackside control; Communication systems specially adapted therefor
    • B61L27/30—Trackside multiple control systems, e.g. switch-over between different systems

Definitions

  • level crossings in particular level crossings with full barriers, or platforms are monitored by staff or by means of expensive radar scanners which require a SIL3 safety approval.
  • SIL3 safety approval In the case of simpler operating conditions of level crossings, other solutions, for example time-controlled closing after a warning (known as a so-called "call barrier”), are also permitted.
  • Traffic areas such as level crossings and platforms, mean that their situations are characterized in particular by existing objects and prevailing conditions (phenomena).
  • the invention relates to a space monitoring method for monitoring a traffic area, in which an operating situation of the traffic area is recognized as corresponding to a predetermined situation of the traffic area when an operating situation result determined on the basis of first data on the operating situation corresponds to a predetermined situation result determined for the predetermined situation, wherein the predefined situation result or a part of the predefined situation result is a combination of a predefined state result and a predefined object result.
  • Such a room surveillance method is known from the document DE 103 41 426 A1.
  • the type of the current situation - that is, the operating situation - is detected via a classification.
  • all things occurring in the traffic area such as every train, every person, animal, pieces of luggage and other objects, if they are moved or are moving for any reason, are viewed as objects.
  • He- phenomena - i.e. states - should be able to be related to the processes taking place in the traffic area. They should include light and weather conditions, for example.
  • a method for operating a detection system where the detection system is used to classify an object.
  • at least one value is transmitted from an external device to the detection system, the at least one value being, for example, a current day of the week or a current season or a current time or current weather data.
  • the invention is based on the object of the reliability of the detection of objects in the traffic area and the disclosure of errors, which, for example, as a result of failure of a room surveillance system used for the execution of the method may occur to improve.
  • an object result is preferably determined using the first data, which, in combination with the first operating state result, forms the operating situation result or part of the operating situation result. It is particularly considered beneficial when
  • a further error message is output if, on the one hand, the first operating status result corresponds to a predetermined operating mode of the traffic area, if at least one selected object is to be expected in the traffic area, and if, on the other hand, in a predetermined time interval after the Determination of the first operating state result no predetermined object result is determined which corresponds to the expected object.
  • a monitoring message is output if the two operational status results match, if the operational situation result determined for the operational situation also corresponds to the predefined situation result determined for the predefined situation and if the predefined situa tion result is given as a hazard .
  • a computer system of a room monitoring system receives the first data from a sensor device and determines the first operating status result and the object result using a machine learning algorithm.
  • the computer system receives the second data from a state parameter data ready S position device and determines the second operating state result using a state model algorithm or using another machine learning algorithm.
  • a room surveillance system according to claim 8.
  • Such a room surveillance system is set up to carry out the method according to claim 1.
  • This is a room surveillance system for monitoring a traffic area, with a computer system,
  • the given situation result or Part of the predefined situa tion result is a combination of a predefined status result and a predefined object result, and which is also set up to determine a first operating status result based on the first data and a second operating status result based on second data with regard to the operating situation of the traffic area to check the two operating status results for correspondence.
  • the computer system is set up in particular to determine an object result with regard to the operating situation of the traffic area using the first data, which in combination with the first operating state result forms the operating situation result or part of the operating situation result.
  • the computer system is preferably set up to output an error message if the two operating status results do not match.
  • the computer system is preferably set up to output a further error message if, on the one hand, the first operating state result corresponds to a predetermined operating mode of the traffic area, if at least one selected object is to be expected in the traffic area, and if, on the other hand, in a predetermined time interval after the first one has been determined Operating status result no predetermined object result is determined which corresponds to the expected object.
  • the computer system is preferably set up to output a monitoring message if the two operating status results match and if the operating situation result determined for the operating situation also corresponds to the predefined situation result determined for the given situation.
  • the computer system in particular a first computer of the computer system, is set up to receive the first data from a sensor device and to determine the first operating status result and the object result using a machine learning algorithm.
  • a second computer computer is the Computersys tems, set up, the second data tellungs worn of a status-parameter data providing S to be received and the second operating state result by means of a supply state model algorithm or to be determined by means of a further machine learning algorithm.
  • the invention also relates to a computer program with program commands which, when the computer program is executed by a computer system, cause it to carry out the steps of the method according to one of claims 1 to 7, as well as a provision device for this computer program that stores and / or provides the computer program.
  • Figure 1 shows an embodiment of the room surveillance system according to the invention during a training phase and the FIG. 2 shows one embodiment of the room surveillance system according to the invention during an operating phase.
  • FIG. 1 shows a traffic area 1 and a room monitoring system 2 according to the invention, which monitors the traffic area 1.
  • the traffic area 1 is a fixed area, the situation of which is characterized by a prevailing state and the presence of one or more objects.
  • the room surveillance system 2 has a sensor device 3, a status parameter data ready S position device 4 and a computer system 5.
  • the sensor device 3 comprises at least one sensor unit.
  • the sensor unit comprises, for example, three sensor units S1, S2 and S3.
  • the state parameter data ready S position device 4 comprises at least one unit.
  • for example approximately exporting the Rawsparameter Scheme- Ready S comprises tellungs worn 4 for example, four units of PI, P2, P3 and P4.
  • the computer system 5 here has, for example, a first computer 6 and a second computer 7, which are connected via a communication path K.
  • the computer system 5 has a provision device, not shown here, which stores a computer program.
  • the computer program is a computer program with program commands which, when the computer program is executed by the computer system 5, cause the computer system 5 to carry out the steps of the method according to the invention described in detail below.
  • the computer program has two program parts. A first of the program parts is a machine learning algorithm MLA, which is executed by the first computer 6. The second part of the program is a state model algorithm ZMA.
  • the sensor units Sl, S2 and S3 are set up to carry out measurements with regard to the traffic area 1 via suitable mechanisms Wl, W2 and W3 and the results of their measurements in the form of first data (sensor data) DSI T , DS2 T , DS3 T via suitable communication paths Kll, Output K12, K13 to the first computer 6 of the computer system. Since FIG. 1 shows a training phase, the index "T" is used in FIG.
  • the traffic area 1 there can be various objects, some of which are particularly relevant for the operation of the traffic area and for their presence in the traffic area the traffic area must be monitored.
  • the recognition of these objects is learned in a training phase, as will be described below.
  • a first object oi is, for example, a train.
  • a second object 0 2 is an example of a vehicle.
  • a third object 0 3 is, for example, a person and an m th object o m is, for example, a tree, which can change in its exterior due to growth and weather conditions.
  • the sensor units S1, S2 and S3 are commercially available sensor units.
  • the sensor units Sl is a radar sensor unit.
  • the sensor units S2 is a lidar Sensor unit and sensor units S3 a camera sensor unit.
  • the units PI, P2, P3 and P4 are set up to output second data (status parameter data) to the second computer 7 of the computer system 5 via suitable further communication paths K21, K22, K23, K24.
  • the first unit denoted here by PI, provides exemplary parameter data on the current weather in traffic area 1 (weather, for example provided by a weather service). With its parameter data it indicates, for example, whether it is sunny or whether it is overcast, whether it is raining or whether it is snowing.
  • the second unit designated here as P2 provides exemplary parameter data for the current operating mode of traffic area 1. If the traffic area 1 is, for example - as shown here - a restricted level crossing, then the second unit indicates with its parameter data, for example, whether the level crossing is currently secured (see BA in Figure 2), i.e. whether the barriers are closed, or whether it is is currently not secured, so the barriers are currently open.
  • the third unit designated here as P3, provides exemplary parameter data for the current day segment. With its parameter data, it indicates, for example, whether it is day (daytime) or night (nighttime).
  • the fourth unit designated here by P4, provides exemplary parameter data on the current lighting conditions (provided by a brightness sensor, for example) in traffic area 1. With its parameter data, it indicates, for example, whether it is currently light or dark.
  • the traffic area 1 can thus be n different stands.
  • the second computer 7 of the computer system 5 receives the second data T DPI, DP2 T, DP3 T from the Readytownsparameter schemes- S tellungs worn 4 and determines the amount to
  • Z T ⁇ Z T
  • the first computer 6 of the computer system 5 receives the first data DSI T , DS2 T , DS3 T from the sensor device 3 and the second data DPI T , DP2 T , DP3 T from the state parameter data ready S position device 4.
  • the machine learning algorithm MLA is trained in the training phase until it reliably recognizes each of the set of predefined situations (training situations), i.e. for each individual predefined situation (for each of the different combinations (OT, ST) one of the training objects and one of the training states) the respectively appropriate, i.e. correct, predetermined situation results are determined.
  • the machine learning algorithm MLA is trained separately for each given state Z T until a required reliability is achieved on the training data, with the state belonging to the respective training data being included in the assessment of the machine learning Algorithm MLA is included; the ML algorithm is therefore able to recognize a given situation as a combination of a given object O T and a given state Z T ZU as a result of the training phase.
  • the second computer recognizes whether the detected situation is a danger. So, for example, whether the detected object represents an obstacle H in combination with the detected state.
  • FIG. 2 shows the traffic area 1 with the room monitoring system 2 in an operating phase.
  • the operating phase is indicated by the index "t”.
  • a first operating status result z t * .1 and based on the second data DPl t is initially generated with regard to an operating situation s t of traffic area 1 present in the operating phase using the first data DSl t , DS2 t , DS3 t DP2 t , DP3 t , DP4 t a second operating state result z t * .2 is determined.
  • an object result o t * is determined on the basis of the first data DSl t , DS2 t , DS3 t , which in combination with the first operating state result z t * .1 forms an operating situation result s t *.
  • the fact that the present operating situation s t is preferably a current operating situation is made clear by the indicator "t" behind the "s".
  • the current situation is therefore the current status: (sunny, secure, daytime, light) in combination with the current object: train.
  • Another error message FM2 is output if, on the one hand, the first operating state result z t * .1 corresponds to a given operating mode BA of traffic area 1, if at least one selected object oi is to be expected in traffic area 1, and if, on the other hand, in ei n a predetermined time interval after the determination of the first operating state result z t * .1 no predetermined object result oi * is determined which corresponds to the expected object oi corresponds. If the level crossing is therefore secured, for example - indicated here by the reference symbol BA, then a train oi must cross the level crossing in the predetermined time interval.
  • a monitoring message UEM is output if the two operating state results for t * .l, z, t match * .2 when also the to the operating situation s t unidentified Be operating situation result st to the to the predetermined situati on S T determined given situation result S T * * corresponds and if the given situation result (S T *) is given as danger (G). If the car 02 is between the barriers, this is dangerous.
  • the predefined situation result ST * is a combination of the predefined state result Z T * and the given object result OT *.
  • the monitoring message UEM is thus output when it is known that the operating situation s t of the traffic area 1 corresponds to the predefined situations S T of the traffic area.
  • the first computer 6 of the computer system 5 receives the first data DSl t , DS2 t , DS3 t from the sensor device 3 and determines the first operating state result z t * .1 and the object result o t * using the machine learning algorithm MLA.
  • the second computer 7 of the computer system 5 receives the second data DPl t , DP2 t , DP3 t from a state parameter data provision device 4 and determines the second operating state result z t * .2 using the state model algorithm ZMA.
  • the second computer receives the 7 training data DPI T , DP2 T , DP3 T and determines the second operating status result using a further machine learning algorithm, for example a so-called Random Forests algorithm.
  • Error reaction initiated in the form of error message FM1. If they match, it can be evaluated and the result is more reliable than the machine learning algorithm alone.
  • the method according to the invention thus guarantees traffic area or danger area monitoring with state-based pattern recognition.
  • GMM hazardous areas
  • pattern recognition MLA which can be based on a neural network, for example, can be used.
  • the results of the machine learning algorithm MLA are advantageously supported. So there are demonstrable results.
  • the method according to the invention and the room surveillance system 2 according to the invention thus ensure simple support of the machine learning algorithm by environmental information and improved failure disclosure.
  • the main advantage is the increased reliability of the decisions as to whether or not there is an error and what danger there is.
  • Sx ⁇ sx

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

The invention relates to a space-monitoring method for monitoring a traffic space (1), - in which an operating situation (st) of the traffic space (1) is recognised accordingly as a predefined situation (ST) of the traffic space (1) when an operating situation result (st*) determined on the basis of first data (DS1t, DS2t, DS3t) relating to the operating situation (st) corresponds to a predefined situation result (ST*) determined for the predefined situation (ST), - the predefined situation result (ST*) or a part of the predefined situation result (ST*) being a combination of a predefined state result (zT*) and a predefined object result (OT*). According to the invention, to improve the reliability of the recognition of objects in the traffic space and the disclosure of errors, - in respect of the operating situation (st) of the traffic space (1), the first data (DS1t, DS2t, DS3t) are used to determine a first operating state result (zt*.1), and second data (DP1t, DP2t, DP3t, DP4t) are used to determine a second operating state result (zt*.2), and - the two operating state results (zt*.1, zt*.2) are checked for correspondence. The invention also relates to a space-monitoring system, a computer program, and a device for providing the computer program.

Description

Beschreibung description
Raumüberwachungsverfahren und Raumüberwachungsanlage zum Überwachen eines Verkehrsraumes Room surveillance method and room surveillance system for monitoring a traffic area
Es ist bekannt, dass Bahnübergänge, insbesondere Bahnübergän ge mit Voll-Schranken, oder Bahnsteige von Personal oder mit tels teurer Radarscannern, welche eine Sicherheitszulassung SIL3 benötigen, überwacht werden. Bei einfacheren Betriebs verhältnissen von Bahnübergängen sind auch andere Lösungen, beispielsweise ein zeitgesteuertes Schließen nach Warnhinweis (bekannt als sogenannte „Anrufschranke" ) zulässig. It is known that level crossings, in particular level crossings with full barriers, or platforms are monitored by staff or by means of expensive radar scanners which require a SIL3 safety approval. In the case of simpler operating conditions of level crossings, other solutions, for example time-controlled closing after a warning (known as a so-called "call barrier"), are also permitted.
Verkehrsräumen, wie Bahnübergängen und Bahnsteigen ist ge mein, dass deren Situationen insbesondere durch vorhandene Objekte und vorherrschende Zustände (Erscheinungen) charakte risiert sind. Traffic areas, such as level crossings and platforms, mean that their situations are characterized in particular by existing objects and prevailing conditions (phenomena).
Die Erfindung betrifft ein Raumüberwachungsverfahren zum Überwachen eines Verkehrsraumes, bei dem eine Betriebssitua tion des Verkehrsraumes als einer vorgegebenen Situation des Verkehrsraumes entsprechend erkannt wird, wenn ein anhand von ersten Daten zu der Betriebssituation ermitteltes Betriebssi tuationsergebnis einem zu der vorgegebenen Situation ermit telten vorgegebenen Situationsergebnis entspricht, wobei das vorgegebenen Situationsergebnis oder ein Teil des vorgegebe nen Situationsergebnisses eine Kombination aus einem vorgege benen Zustandsergebnis und einem vorgegebenen Objektergebnis ist . The invention relates to a space monitoring method for monitoring a traffic area, in which an operating situation of the traffic area is recognized as corresponding to a predetermined situation of the traffic area when an operating situation result determined on the basis of first data on the operating situation corresponds to a predetermined situation result determined for the predetermined situation, wherein the predefined situation result or a part of the predefined situation result is a combination of a predefined state result and a predefined object result.
Ein derartiges Raumüberwachungsverfahren ist aus der Druck schrift DE 103 41 426 Al bekannt. Bei diesem ist vorgesehen, über eine Klassifikation die Art der aktuellen Situation - also der Betriebssituation - zu detektieren. Als Objekte wer den dabei insbesondere alle im Verkehrsraum vorkommenden Din ge, wie beispielsweise jeder Zug, jede Person, Tier, Gepäck stücke und auch sonstige Gegenstände, sofern sie bewegt wer den oder sich aus irgendeinem Grund bewegen, angesehen. Er- scheinungen - also Zustände - sollen dabei in Zusammenhang mit dem Verkehrsraum ablaufenden Vorgängen stehen können. Zu ihnen sollen beispielsweise Licht- und Witterungsverhältnisse zählen . Such a room surveillance method is known from the document DE 103 41 426 A1. In this case, it is provided that the type of the current situation - that is, the operating situation - is detected via a classification. In particular, all things occurring in the traffic area, such as every train, every person, animal, pieces of luggage and other objects, if they are moved or are moving for any reason, are viewed as objects. He- phenomena - i.e. states - should be able to be related to the processes taking place in the traffic area. They should include light and weather conditions, for example.
Weiterhin ist aus der Druckschrift DE 10 2017 126 553 Al ein Verfahren zum Betreiben eines Erfassungssystems bekannt, wo bei das Erfassungssystems zum Klassifizieren eines Objektes dient. Bei diesem bekannten Verfahren wird von einem externen Gerät zumindest ein Wert an das Erfassungssystem übermittelt, wobei es sich bei dem zumindest einen Wert beispielsweise um einen aktuellen Wochentag oder eine aktuelle Jahreszeit oder eine aktuelle Uhrzeit oder aktuelle Wetterdaten handelt . Furthermore, from the publication DE 10 2017 126 553 A1 a method for operating a detection system is known, where the detection system is used to classify an object. In this known method, at least one value is transmitted from an external device to the detection system, the at least one value being, for example, a current day of the week or a current season or a current time or current weather data.
Ausgehend einem gattungsgemäßen bekannten Verfahren (DE 103 41 426 Al) liegt der Erfindung die Aufgabe zu Grunde, die Zu verlässigkeit des Erkennens von Objekten im Verkehrsraum und die Offenbarung von Fehlern, welche beispielsweise infolge von Ausfällen einer für die Ausführung des Verfahrens zum Einsatz kommenden Raumüberwachungsanlage auftreten können, zu verbessern . Starting from a generic known method (DE 103 41 426 A1), the invention is based on the object of the reliability of the detection of objects in the traffic area and the disclosure of errors, which, for example, as a result of failure of a room surveillance system used for the execution of the method may occur to improve.
Gelöst wird diese Aufgabe mit dem erfindungsgemäßen Verfahren nach Anspruch 1, bei dem hinsichtlich der Betriebssituation des Verkehrsraumes anhand der ersten Daten ein erstes Be triebszustandsergebnis und anhand von zweiten Daten ein zwei tes Betriebszustandsergebnis ermittelt werden und die beiden Betriebszustandsergebnisse auf Übereinstimmung überprüft wer den . This object is achieved with the method according to the invention according to claim 1, in which, with regard to the operating situation of the traffic area, a first operating state result is determined using the first data and a second operating state result is determined using second data, and the two operating state results are checked for correspondence.
Vorteilhafte Ausführungsformen des erfindungsgemäßen Verfah rens sind Gegenstand der Unteransprüche 2 bis 7. Advantageous embodiments of the method according to the invention are the subject matter of subclaims 2 to 7.
Vorzugsweise wird hinsichtlich der Betriebssituation des Ver kehrsraumes anhand der ersten Daten ein Objektergebnis ermit telt, welches in Kombination mit dem ersten Betriebszustands ergebnis das Betriebssituationsergebnis oder einen Teil des Betriebssituationsergebnisses bildet . Es wird insbesondere als vorteilhaft angesehen, wenn With regard to the operating situation of the traffic area, an object result is preferably determined using the first data, which, in combination with the first operating state result, forms the operating situation result or part of the operating situation result. It is particularly considered beneficial when
eine Fehlermeldung ausgegeben wird, wenn die beiden Betriebs zustandsergebnisse nicht übereinstimmen. an error message is output if the two operating status results do not match.
Es wird auch als vorteilhaft angesehen, wenn eine weitere Fehlermeldung ausgegeben wird, wenn einerseits das erste Be triebszustandsergebnis einer vorgegebenen Betriebsart des Verkehrsraumes entspricht, bei deren Vorliegen zumindest ein ausgewähltes Objekt in dem Verkehrsraum zu erwarten ist, und wenn andererseits in einem vorgegebenen Zeitintervall nach der Ermittlung des ersten Betriebszustandsergebnisses kein vorgegebenes Objektergebnis bestimmt wird, welches dem erwar teten Objekt entspricht. It is also considered advantageous if a further error message is output if, on the one hand, the first operating status result corresponds to a predetermined operating mode of the traffic area, if at least one selected object is to be expected in the traffic area, and if, on the other hand, in a predetermined time interval after the Determination of the first operating state result no predetermined object result is determined which corresponds to the expected object.
Außerdem wird auch als vorteilhaft angesehen, wenn eine Über wachungsmeldung ausgegeben wird, wenn die beiden Betriebszu standsergebnisse übereinstimmen, wenn außerdem das zu der Be triebssituation ermittelte Betriebssituationsergebnis dem zu der vorgegebenen Situation ermittelten vorgegebenen Situa tionsergebnis entspricht und wenn das vorgegebenen Situa tionsergebnis als Gefahr vorgegeben ist. It is also seen as advantageous if a monitoring message is output if the two operational status results match, if the operational situation result determined for the operational situation also corresponds to the predefined situation result determined for the predefined situation and if the predefined situa tion result is given as a hazard .
Von Vorteil ist es, wenn ein Computersystem einer Raumüberwa chungsanlage, insbesondere ein erster Computer des Computer systems, die ersten Daten von einer Sensoreinrichtung emp fängt und das erste Betriebszustandsergebnis und das Objekt ergebnis mittels eines Maschinen-Lern-Algorithmus ermittelt. It is advantageous if a computer system of a room monitoring system, in particular a first computer of the computer system, receives the first data from a sensor device and determines the first operating status result and the object result using a machine learning algorithm.
Außerdem ist es von Vorteil, wenn das Computersystem, insbe sondere ein zweiter Computer des Computersystems, die zweiten Daten von einer Zustandsparameterdaten-BereitStellungs einrichtung empfängt und das zweite Betriebszustandsergebnis mittels eines Zustandsmodell-Algorithmus oder mittels eines weiteren Maschinen-Lern-Algorithmus ermittelt. It is also advantageous if the computer system, in particular a second computer of the computer system, receives the second data from a state parameter data ready S position device and determines the second operating state result using a state model algorithm or using another machine learning algorithm.
Die obige Aufgabe wird nach einem zweiten Aspekt durch eine Raumüberwachungsanlage nach Anspruch 8 gelöst . Eine derartige Raumüberwachungsanlage ist zum Ausführen des Verfahrens nach Anspruch 1 eingerichtet. Es handelt sich hierbei um eine Raumüberwachungsanlage zum Überwachen eines Verkehrsraumes, mit einem Computersystem, The above object is achieved according to a second aspect by a room surveillance system according to claim 8. Such a room surveillance system is set up to carry out the method according to claim 1. This is a room surveillance system for monitoring a traffic area, with a computer system,
welches eingerichtet ist, eine Betriebssituation des Ver kehrsraumes als einer vorgegebenen Situation des Verkehrsrau mes entsprechend zu erkennen, wenn ein anhand von ersten Da ten zu der Betriebssituation ermitteltes Betriebssituations ergebnis einem zu der vorgegebenen Situation ermittelten vor gegebenen Situationsergebnis entspricht, wobei das vorgegebe nen Situationsergebnis oder ein Teil des vorgegebenen Situa tionsergebnisses eine Kombination aus einem vorgegebenen Zu standsergebnis und einem vorgegebenen Objektergebnis ist, und welches außerdem eingerichtet ist, hinsichtlich der Betriebs situation des Verkehrsraumes anhand der ersten Daten ein ers tes Betriebszustandsergebnis und anhand von zweiten Daten ein zweites Betriebszustandsergebnis zu ermitteln und die beiden Betriebszustandsergebnisse auf Übereinstimmung zu überprüfen. which is set up to recognize an operating situation of the traffic area as corresponding to a given situation of the traffic area, if an operating situation result determined on the basis of first data for the operating situation corresponds to a given situation result determined for the given situation, the given situation result or Part of the predefined situa tion result is a combination of a predefined status result and a predefined object result, and which is also set up to determine a first operating status result based on the first data and a second operating status result based on second data with regard to the operating situation of the traffic area to check the two operating status results for correspondence.
Das Computersystem ist insbesondere eingerichtet, hinsicht lich der Betriebssituation des Verkehrsraumes anhand der ers ten Daten ein Objektergebnis zu ermitteln, welches in Kombi nation mit dem ersten Betriebszustandsergebnis das Betriebs situationsergebnis oder einen Teil des Betriebssituationser gebnisses bildet. The computer system is set up in particular to determine an object result with regard to the operating situation of the traffic area using the first data, which in combination with the first operating state result forms the operating situation result or part of the operating situation result.
Vorzugsweise ist das Computersystem eingerichtet, eine Feh lermeldung auszugeben, wenn die beiden Betriebszustandsergeb nisse nicht übereinstimmen. The computer system is preferably set up to output an error message if the two operating status results do not match.
Außerdem ist das Computersystem vorzugsweise eingerichtet, eine weitere Fehlermeldung auszugeben, wenn einerseits das erste Betriebszustandsergebnis einer vorgegebenen Betriebsart des Verkehrsraumes entspricht, bei deren Vorliegen zumindest ein ausgewähltes Objekt in dem Verkehrsraum zu erwarten ist, und wenn andererseits in einem vorgegebenen Zeitintervall nach der Ermittlung des ersten Betriebszustandsergebnisses kein vorgegebenes Objektergebnis bestimmt wird, welches dem erwarteten Objekt entspricht. In addition, the computer system is preferably set up to output a further error message if, on the one hand, the first operating state result corresponds to a predetermined operating mode of the traffic area, if at least one selected object is to be expected in the traffic area, and if, on the other hand, in a predetermined time interval after the first one has been determined Operating status result no predetermined object result is determined which corresponds to the expected object.
Darüber hinaus ist das Computersystem vorzugsweise eingerich tet eine Überwachungsmeldung auszugeben, wenn die beiden Be triebszustandsergebnisse übereinstimmen und wenn außerdem das zu der Betriebssituation ermitteltes Betriebssituationsergeb nis dem zu der vorgegebenen Situation ermittelten vorgegebe nen Situationsergebnis entspricht. In addition, the computer system is preferably set up to output a monitoring message if the two operating status results match and if the operating situation result determined for the operating situation also corresponds to the predefined situation result determined for the given situation.
Es kann mit Vorteil vorgesehen sein, dass das Computersystem, insbesondere ein erster Computer des Computersystems, einge richtet ist, die ersten Daten von einer Sensoreinrichtung zu empfangen und das erste Betriebszustandsergebnis und das Ob jektergebnis mittels eines Maschinen-Lern-Algorithmus zu er mitteln . It can advantageously be provided that the computer system, in particular a first computer of the computer system, is set up to receive the first data from a sensor device and to determine the first operating status result and the object result using a machine learning algorithm.
Es kann auch mit Vorteil vorgesehen sein, dass das Computer system, insbesondere ein zweiter Computer des Computersys tems, eingerichtet ist, die zweiten Daten von einer Zu- standsparameterdaten-BereitStellungseinrichtung zu empfangen und das zweite Betriebszustandsergebnis mittels eines Zu- standsmodell-Algorithmus oder mittels eines weiteren Maschi- nen-Lern-Algorithmus zu ermitteln. It may be also advantageously provided that the system, in particular a second computer computer is the Computersys tems, set up, the second data tellungseinrichtung of a status-parameter data providing S to be received and the second operating state result by means of a supply state model algorithm or to be determined by means of a further machine learning algorithm.
Die Erfindung betrifft auch ein Computerprogramm mit Pro grammbefehlen, die bei der Ausführung des Computerprogramms durch ein Computersystem dieses veranlassen, die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 7 auszuführen sowie eine Bereitstellungseinrichtung für dieses Computerprogramm, welches das Computerprogramm speichert und/oder bereitstellt . The invention also relates to a computer program with program commands which, when the computer program is executed by a computer system, cause it to carry out the steps of the method according to one of claims 1 to 7, as well as a provision device for this computer program that stores and / or provides the computer program.
Die Erfindung wird im Weiteren anhand der Figuren 1 und 2 nä her erläutert . Dabei zeigt die The invention is explained in more detail below with reference to FIGS. 1 and 2. The
Figur 1 ein Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Raum überwachungsanlage während einer Trainingsphase und die Figur 2 das eine Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Raumüberwachungsanlage während einer Betriebsphase. Figure 1 shows an embodiment of the room surveillance system according to the invention during a training phase and the FIG. 2 shows one embodiment of the room surveillance system according to the invention during an operating phase.
Die Figur 1 zeigt einen Verkehrsraum 1 sowie eine erfindungs gemäße Raumüberwachungsanlage 2, welche den Verkehrsraum 1 überwacht . FIG. 1 shows a traffic area 1 and a room monitoring system 2 according to the invention, which monitors the traffic area 1.
Der Verkehrsraum 1 ist hier ein fester Bereich, dessen Situa tion durch einen jeweiligen vorherrschenden Zustand und durch das Vorhandensein eines Objektes oder mehrerer Objekte cha rakterisiert ist. The traffic area 1 is a fixed area, the situation of which is characterized by a prevailing state and the presence of one or more objects.
Die Raumüberwachungsanlege 2 weist eine Sensoreinrichtung 3, eine Zustandsparameterdaten-BereitStellungseinrichtung 4 und ein Computersystem 5 auf. The room surveillance system 2 has a sensor device 3, a status parameter data ready S position device 4 and a computer system 5.
Die Sensoreinrichtung 3 umfasst zumindest eine Sensoreinheit. Bei dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel umfasst die Sen soreinheit beispielhaft drei Sensoreinheiten Sl, S2 und S3 auf . The sensor device 3 comprises at least one sensor unit. In the exemplary embodiment shown here, the sensor unit comprises, for example, three sensor units S1, S2 and S3.
Die Zustandsparameterdaten-BereitStellungseinrichtung 4 um fasst zumindest eine Einheit. Bei dem hier gezeigten Ausfüh rungsbeispiel umfasst die Zustandsparameterdaten- BereitStellungseinrichtung 4 beispielhaft vier Einheiten PI, P2, P3 und P4 auf. The state parameter data ready S position device 4 comprises at least one unit. In the example shown here, for example approximately exporting the Zustandsparameterdaten- Ready S comprises tellungseinrichtung 4 for example, four units of PI, P2, P3 and P4.
Das Computersystem 5 weist hier beispielhaft einen ersten Computer 6 und einen zweiten Computer 7 auf, die über einen Kommunikationspfad K verbunden sind. The computer system 5 here has, for example, a first computer 6 and a second computer 7, which are connected via a communication path K.
Außerdem weist das Computersystem 5 eine hier nicht weiter gezeigte Bereitstellungseinrichtung auf, welche ein Computer programm speichert. Bei dem Computerprogramm handelt es sich um ein Computerprogramm mit Programmbefehlen, die bei der Ausführung des Computerprogramms durch das Computersystem 5 dieses veranlassen, die Schritte des nachfolgend im Detail beschriebenen erfindungsgemäßen Verfahren auszuführen. Das Computerprogramm weist zwei Programmteile auf. Ein erstes der Programmteile ist ein Maschinen-Lern-Algorithmus MLA, welcher durch den ersten Computer 6 ausgeführt wird. Das zweite Programmteil ist ein Zustandsmodell-Algorithmus ZMA. In addition, the computer system 5 has a provision device, not shown here, which stores a computer program. The computer program is a computer program with program commands which, when the computer program is executed by the computer system 5, cause the computer system 5 to carry out the steps of the method according to the invention described in detail below. The computer program has two program parts. A first of the program parts is a machine learning algorithm MLA, which is executed by the first computer 6. The second part of the program is a state model algorithm ZMA.
Die Sensoreinheiten Sl, S2 und S3 sind eingerichtet, über ge eignete Wirkmechanismen Wl, W2 und W3 Messungen hinsichtlich des Verkehrsraumes 1 durchführen und die Ergebnisse ihrer Messungen in Form erster Daten (Sensordaten) DSIT, DS2T, DS3T über geeignete Kommunikationspfade Kll, K12, K13 an den ers ten Computer 6 des Computersystems auszugeben. Da die Figur 1 eine Trainingsphase darstellt ist, wird in der Figur 1 das Indize „T" verwendet. The sensor units Sl, S2 and S3 are set up to carry out measurements with regard to the traffic area 1 via suitable mechanisms Wl, W2 and W3 and the results of their measurements in the form of first data (sensor data) DSI T , DS2 T , DS3 T via suitable communication paths Kll, Output K12, K13 to the first computer 6 of the computer system. Since FIG. 1 shows a training phase, the index "T" is used in FIG.
In dem Verkehrsraum 1 können sich verschiede Objekte befin den, von denen einige für den Betrieb der Verkehrsraumes be sonders relevant sind und auf deren Vorhandensein im Ver kehrsraum der Verkehrsraum überwacht werden muss. Das Erken nen dieser Objekte wird - wie im Weiteren noch beschrieben - in einer Trainingsphase erlernt. In the traffic area 1 there can be various objects, some of which are particularly relevant for the operation of the traffic area and for their presence in the traffic area the traffic area must be monitored. The recognition of these objects is learned in a training phase, as will be described below.
Real können sich in dem Verkehrsraum 1 eine Vielzahl ver schiedener Objekte befinden. In reality, there can be a large number of different objects in the traffic area 1.
Wie hier dargestellt ist ein erstes Objekt oi beispielhaft ein Zug. Ein zweites Objekt 02 ist beispielhaft ein Fahrzeug. Ein drittes Objekt 03 ist beispielhaft eine Person und ein m- tes Objekt om ist beispielhaft ein Baum, der sich in seinem Äußeren durch Wachstum und Wetterverhältnisse verändern kann. As shown here, a first object oi is, for example, a train. A second object 0 2 is an example of a vehicle. A third object 0 3 is, for example, a person and an m th object o m is, for example, a tree, which can change in its exterior due to growth and weather conditions.
Die Menge dieser Objekte ist hier mit OT={OT|OT =01 oder ot=q2... oder OT=om} bezeichnet und bildet zugleich eine Menge vorge gebener Objekte bzw. eine Menge von Trainingsobjekten. The set of these objects is designated here with OT = {OT | OT = 01 or ot = q 2 ... or O T = o m } and at the same time forms a set of predetermined objects or a set of training objects.
Die Sensoreinheiten Sl, S2 und S3 sind kommerziell verfügbare Sensoreinheiten. So ist die Sensoreinheiten Sl eine Radar- Sensoreinheit. Die Sensoreinheiten S2 ist eine Lidar- Sensoreinheit und Sensoreinheiten S3 eine Kamera- Sensoreinheit . The sensor units S1, S2 and S3 are commercially available sensor units. The sensor units Sl is a radar sensor unit. The sensor units S2 is a lidar Sensor unit and sensor units S3 a camera sensor unit.
Die Einheiten PI, P2, P3 und P4 sind eingerichtet, über ge eignete weitere Kommunikationspfade K21, K22, K23, K24 an den zweiten Computer 7 des Computersystems 5 zweite Daten (Zu standsparameterdaten) auszugeben . The units PI, P2, P3 and P4 are set up to output second data (status parameter data) to the second computer 7 of the computer system 5 via suitable further communication paths K21, K22, K23, K24.
Die hier mit PI bezeichnete erste Einheit stellt beispielhaft Parameterdaten zum aktuellen Wetter im Verkehrsraum 1 bereit (Wetter, z. B. bereitgestellt durch einen Wetterdienst) . Mit ihren Parameterdaten gibt sie also beispielsweise an, ob es sonnig ist, oder ob es bedeckt ist, der ob es regnet, oder ob es schneit. The first unit, denoted here by PI, provides exemplary parameter data on the current weather in traffic area 1 (weather, for example provided by a weather service). With its parameter data it indicates, for example, whether it is sunny or whether it is overcast, whether it is raining or whether it is snowing.
Die hier mit P2 bezeichnete zweite Einheit stellt beispiel haft Parameterdaten zur aktuellen Betriebsart des Verkehrs raumes 1 bereit. Ist der Verkehrsraum 1 beispielsweise - wie hier gezeigt - ein beschrankter Bahnübergang, dann gibt die zweite Einheit mit ihren Parameterdaten beispielsweise an, ob der Bahnübergang gerade gesichert ist (vgl. BA in Figur 2), also ob die Schranken geschlossen sind, oder ob er gerade nicht gesichert ist, also die Schranken gerade offen sind. The second unit, designated here as P2, provides exemplary parameter data for the current operating mode of traffic area 1. If the traffic area 1 is, for example - as shown here - a restricted level crossing, then the second unit indicates with its parameter data, for example, whether the level crossing is currently secured (see BA in Figure 2), i.e. whether the barriers are closed, or whether it is is currently not secured, so the barriers are currently open.
Die hier mit P3 bezeichnete dritte Einheit stellt beispiels haft Parameterdaten zum aktuellen Tagesabschnitt bereit. Mit ihren Parameterdaten gibt sie also beispielsweise an, ob es gerade Tag (tagsüber) oder Nacht (nachtsüber) ist. The third unit, designated here as P3, provides exemplary parameter data for the current day segment. With its parameter data, it indicates, for example, whether it is day (daytime) or night (nighttime).
Die hier mit P4 bezeichnete vierte Einheit stellt beispiel haft Parameterdaten zu den aktuellen Lichtverhältnissen (bei spielsweise bereitgestellt von einem Helligkeitssensor) im Verkehrsraum 1 bereit. Mit ihren Parameterdaten gibt sie also beispielsweise an, ob es gerade hell oder dunkel ist. The fourth unit, designated here by P4, provides exemplary parameter data on the current lighting conditions (provided by a brightness sensor, for example) in traffic area 1. With its parameter data, it indicates, for example, whether it is currently light or dark.
Hinsichtlich der Parameter, welche durch die Einheiten PI bis P4 erfasst und dann als die Parameterdaten bereitgestellt werden, kann sich der Verkehrsraum 1 also n verschiedenen Zu- ständen befinden. Die Menge dieser Zustände ist hier mit ZT={ZT|ZT =ZI oder ZT=Z2... oder zt=zh} bezeichnet und bildet zu gleich eine Menge vorgegebener Zustände bzw. eine Menge von Trainingszuständen . With regard to the parameters which are recorded by the units PI to P4 and then made available as the parameter data, the traffic area 1 can thus be n different stands. The set of these states is denoted here by Z T = {Z T | Z T = ZI or Z T = Z2 ... or zt = z h} and at the same time forms a set of predetermined states or a set of training states.
Ein erster Zustand ist dabei beispielsweise: ZT=ZI= (sonnig, gesichert, tagsüber, hell) . A first state is for example: Z T = ZI = (sunny, safe, daytime, bright).
Ein zweiter Zustand ist beispielsweise: ZT=Z2= (bedeckt, gesi chert, tagsüber, hell) . Ein n-ter Zustand ist beispielsweise: zx=zn=(es schneit, ungesichert, nachtsüber, dunkel) . A second state is, for example: Z T = Z2 = (covered, secured, daytime, bright). An n-th state is for example: zx = z n = (it is snowing, unsecured, during the night, dark).
Der zweite Computer 7 des Computersystems 5 empfängt die zweiten Daten DPIT, DP2T, DP3T von der Zustandsparameterdaten- BereitStellungseinrichtung 4 und ermittelt zu der Menge The second computer 7 of the computer system 5 receives the second data T DPI, DP2 T, DP3 T from the Ready Zustandsparameterdaten- S tellungseinrichtung 4 and determines the amount to
ZT={ZT|ZT =ZI oder ZT=Z2... oder zt=zh} eine Menge vorgegebenen Zustandsergebnisse Zt*= { zt* | ZT*=ZI* oder ZT*=Z2* ... oder Z T = {Z T | Z T = ZI or Z T = Z 2 ... or zt = z h} a set of given state results Zt * = {zt * | Z T * = ZI * or Z T * = Z 2 * ... or
zi*=zn*} mittels des Zustandsmodell-Algorithmus ZMA. zi * = z n *} using the state model algorithm ZMA.
Der zweite Computer (beispielsweise ein Zustandsübergangsau tomat) erzeugt also mit der Menge Zt*= { zt* | ZT*=ZI* oder ZT*=Z2* ... oder zi*=zn*} Einschätzungen des Überwachungsraumes, wel cher die endlich vielen Zustände ZT={ZT|ZT =ZI oder ZT=Z2... oder zt=Zh } einnehmen kann. The second computer (for example a state transition machine) thus generates with the set Zt * = {zt * | Z T * = ZI * or Z T * = Z 2 * ... or zi * = z n *} assessments of the monitoring space, which are the finitely many states Z T = {Z T | Z T = ZI or Z T = Z 2 ... or zt = Zh} can take.
Der erste Computer 6 des Computersystems 5 empfängt die ers ten Daten DSIT, DS2T, DS3T von der Sensoreinrichtung 3 und die die zweiten Daten DPIT, DP2T, DP3T von der Zustandsparameter- daten-BereitStellungseinrichtung 4. The first computer 6 of the computer system 5 receives the first data DSI T , DS2 T , DS3 T from the sensor device 3 and the second data DPI T , DP2 T , DP3 T from the state parameter data ready S position device 4.
Aus der Menge OT von vorgegebener Objekte (Trainingsobjekten) und der Menge ZT von vorgegebenen Zuständen (Trainingszustän den) ergibt sich eine Menge vorgegebener Situationen (Trai ningssituationen) , welche hier mit ST={ST|ST=SI oder ST=S2... o- der ST=ZX } bezeichnet ist. Einige dieser vorgegebenen Situa tionen sind gefährlich. So ist beispielsweise eine vorgegebe ne Situation, bei der sich bei geschlossenen Schranken eine Person oder ein Fahrzeug zwischen den Schranken befindet, ge- fährlich. Das Situationsergebnis zu dieser Situation ist da her in geeigneter Weise als Gefahr G vorgegeben bzw. katego risiert (vgl. Figur 2) . From the set O T of given objects (training objects) and the set Z T of given states (training states) a set of given situations (training situations) results, which here with S T = {S T | S T = SI or S T = S 2 ... or S T = Z X } is designated. Some of these predefined situations are dangerous. For example, a given situation in which a person or a vehicle is between the barriers when the barriers are closed is dangerous. The situation result for this situation is therefore specified or categorized as danger G in a suitable manner (see FIG. 2).
Der Maschinen-Lern-Algorithmus MLA wird in der Trainingsphase solange trainiert, bis er aus der Menge von vorgegebenen Si tuationen (Trainingssituationen) jede einzelne zuverlässig erkennt, also zu jeder einzelnen vorgegebenen Situation (zu jeder einzelnen der verschiedenen Kombinationen (OT, ST) aus einem der Trainingsobjekte und einem der Trainingszustände) das jeweils passende, also richtige, vorgegebene Situations ergebnisse ermittelt. The machine learning algorithm MLA is trained in the training phase until it reliably recognizes each of the set of predefined situations (training situations), i.e. for each individual predefined situation (for each of the different combinations (OT, ST) one of the training objects and one of the training states) the respectively appropriate, i.e. correct, predetermined situation results are determined.
Der Maschinen-Lern-Algorithmus MLA wird also für jeden vorge gebenen Zustand ZT separat trainiert, bis eine geforderte Zu verlässigkeit auf den Trainingsdaten erzielt wird, wobei der Zustand, der zu den jeweiligen Trainingsdaten gehört, mit in die Einschätzung des Maschinen-Lern-Algorithmus MLA aufge nommen wird; der ML-Algorithmus also im Ergebnis der Trai ningsphase in der Lage ist, eine vorgegeben Situation als Kombination aus einem vorgegebenen Objekt OT und einem vorge gebenen Zustand ZT ZU erkennen. The machine learning algorithm MLA is trained separately for each given state Z T until a required reliability is achieved on the training data, with the state belonging to the respective training data being included in the assessment of the machine learning Algorithm MLA is included; the ML algorithm is therefore able to recognize a given situation as a combination of a given object O T and a given state Z T ZU as a result of the training phase.
Außerdem erkennt der zweite Computer, ob die erkannte Situa tion eine Gefahr ist. Ob also beispielsweise das erkannte Ob jekt in Kombination mit dem erkannten Zustand ein Hindernis H darstellt . In addition, the second computer recognizes whether the detected situation is a danger. So, for example, whether the detected object represents an obstacle H in combination with the detected state.
Die Figur 2 zeigt den Verkehrsraum 1 mit der Raumüberwa chungsanlage 2 in einer Betriebsphase. Die Betriebsphase ist durch das Indize „t" verdeutlicht. FIG. 2 shows the traffic area 1 with the room monitoring system 2 in an operating phase. The operating phase is indicated by the index "t".
Um in der Betriebsphase die Zuverlässigkeit des Erkennens der vorgegebenen Situationen nachweisen zu können, werden in der Betriebsphase der Raumüberwachungsanlage 2 die im Folgenden beschrieben Verfahrensschritte ausgeführt. Während der Betriebsphase des Verkehrsraumes 1 wird zunächst hinsichtlich einer in der Betriebsphase vorliegenden Be triebssituation st des Verkehrsraumes 1 anhand der ersten Da ten DSlt, DS2t, DS3t ein erstes Betriebszustandsergebnis zt* .1 und anhand der zweiten Daten DPlt, DP2t, DP3t, DP4t ein zweites Betriebszustandsergebnis zt*.2 ermittelt. Außerdem wird anhand der ersten Daten DSlt, DS2t, DS3t ein Objektergeb nis ot* ermittelt, welches in Kombination mit dem ersten Be triebszustandsergebnis zt* .1 ein Betriebssituationsergebnis st* bildet. Dass es sich bei der vorliegenden Betriebssitua tion st um eine vorzugsweise gerade aktuelle Betriebssituati on handelt ist durch das Indize „t" hinder dem „s" verdeut licht . In order to be able to prove the reliability of the recognition of the given situations in the operating phase, the method steps described below are carried out in the operating phase of the room surveillance system 2. During the operating phase of traffic area 1, a first operating status result z t * .1 and based on the second data DPl t , is initially generated with regard to an operating situation s t of traffic area 1 present in the operating phase using the first data DSl t , DS2 t , DS3 t DP2 t , DP3 t , DP4 t a second operating state result z t * .2 is determined. In addition, an object result o t * is determined on the basis of the first data DSl t , DS2 t , DS3 t , which in combination with the first operating state result z t * .1 forms an operating situation result s t *. The fact that the present operating situation s t is preferably a current operating situation is made clear by the indicator "t" behind the "s".
Wie dargestellt ist hier beispielsweise st=si und ot=0i. Ent sprechend sollte sowohl zt*.l=zi* als auch zt*.2=zi* sein und es sollte ot*= oi* sein, sofern keine Fehler auftreten. As shown here, for example, s t = si and o t = 0i. Accordingly, both z t * .l = zi * and z t * .2 = zi * and it should be o t * = oi *, provided no errors occur.
Als aktuelle Situation liegt also der aktuelle Zustand: (son nig, gesichert, tagsüber, hell) in Kombination mit dem aktu ellen Objekt: Zug vor. The current situation is therefore the current status: (sunny, secure, daytime, light) in combination with the current object: train.
Die beiden Betriebszustandsergebnisse zt*.l, zt*.2 werden nun auf Übereinstimmung überprüft. The two operating status results z t * .l, z t * .2 are now checked for agreement.
Es wird eine Fehlermeldung FM1 ausgegeben, wenn die beiden Betriebszustandsergebnisse zt*.l, zt*.2 nicht übereinstimmen, wenn also beispielsweise anhand der ersten Daten nicht zt*.l=zi* sondern beispielsweise zt*.l=Z2* und anhand der zweiten Daten zt*.2=zi* ermittelt wird. An error message FM1 is output if the two operating status results z t * .l, z t * .2 do not match, for example if, based on the first data, not z t * .l = zi * but z t * .l = Z, for example 2 * and based on the second data z t * .2 = zi * is determined.
Es wird eine weitere Fehlermeldung FM2 ausgegeben, wenn ei nerseits das erste Betriebszustandsergebnis zt* .1 einer vor gegebenen Betriebsart BA des Verkehrsraumes 1 entspricht, bei deren Vorliegen zumindest ein ausgewähltes Objekt oi in dem Verkehrsraum 1 zu erwarten ist, und wenn andererseits in ei nem vorgegebenen Zeitintervall nach der Ermittlung des ersten Betriebszustandsergebnisses zt* .1 kein vorgegebenes Objekter gebnis oi* bestimmt wird, welches dem erwarteten Objekt oi entspricht. Ist der Bahnübergang also beispielsweise gesi chert - hier angezeigt durch das Bezugszeichen BA, dann muss in dem vorgegebenen Zeitintervall ein Zug oi den Bahnübergang überqueren . Another error message FM2 is output if, on the one hand, the first operating state result z t * .1 corresponds to a given operating mode BA of traffic area 1, if at least one selected object oi is to be expected in traffic area 1, and if, on the other hand, in ei n a predetermined time interval after the determination of the first operating state result z t * .1 no predetermined object result oi * is determined which corresponds to the expected object oi corresponds. If the level crossing is therefore secured, for example - indicated here by the reference symbol BA, then a train oi must cross the level crossing in the predetermined time interval.
Es können also anwendungsspezifische Informationen - also beispielsweise, dass bei bestimmen Betriebsarten bestimmte Objekte erkannt werden müssen, die in dieser Situation unge fährlich sind und fast immer auftreten - zur Ausfalloffenba rung des Verfahrens ausgenutzt werden. Wie der beschriebene Fall, dass nach dem Sichern des Bahnübergangs in der Regel ein Zug den Bahnübergang überquert. Dieser Zug muss von dem Maschinen-Lern-Algorithmus erkannt und korrekt klassifiziert werden. Ist dies nicht der Fall, dann liegt eine betriebliche Ausnahme oder ein Fehler im System der Bahnsicherungsanlage vor. In jedem Fall müssen die Fehlermeldung FM2 und eine Überprüfung der Bahnsicherungsanlage erfolgen. Genauso soll ten am nicht-gesicherten Bahnübergang, also wenn die Schran ken offen sind, in der Regel Objekte erkannt werden, Autos, Fußgänger etc. In bekannt verkehrsschwachen Zeiten kann es vorteilhaft sein, die Überwachung zu deaktiviert, um Fehl alarme zu vermeiden. Application-specific information - for example, that certain objects have to be recognized in certain operating modes, which are harmless in this situation and almost always occur - can be used to reveal the failure of the method. Like the case described, where after the level crossing has been secured, a train usually crosses the level crossing. This train must be recognized and correctly classified by the machine learning algorithm. If this is not the case, there is an operational exception or an error in the railway safety system. In any case, the error message FM2 and a check of the railway safety system must take place. In the same way, objects, cars, pedestrians etc. should generally be detected at unsecured level crossings, i.e. when the barriers are open, in order to avoid false alarms in known low-traffic times.
Eine Überwachungsmeldung UEM wird ausgegeben, wenn die beiden Betriebszustandsergebnisse zt*.l, zt*.2 übereinstimmen, wenn außerdem das zu der Betriebssituation st ermitteltes Be triebssituationsergebnis st* dem zu der vorgegebenen Situati on ST ermittelten vorgegebenen Situationsergebnis ST* ent spricht und wenn das vorgegebenen Situationsergebnis (ST*) als Gefahr (G) vorgegeben ist. Befindet sich also das Auto 02 im zwischen den Schranken, so ist dies gefährlich. Das Situa tionsergebnis ist als ST=Sn+i ist also als Gefahr G vorgege ben. Selbstverständlich sind eine Mehrzahl weitere der vorge geben Situationsergebnisse auch als Gefahr vorgegeben, was hier jedoch nicht weiter gezeigt ist. Das vorgegebene Situationsergebnis ST* ist dabei eine Kombi nation aus dem vorgegebenen Zustandsergebnis ZT* und dem vor gegebenen Objektergebnis OT* . A monitoring message UEM is output if the two operating state results for t * .l, z, t match * .2 when also the to the operating situation s t unidentified Be operating situation result st to the to the predetermined situati on S T determined given situation result S T * * corresponds and if the given situation result (S T *) is given as danger (G). If the car 02 is between the barriers, this is dangerous. The situation result is as ST = Sn + i is therefore given as danger G. Of course, a plurality of other predefined situation results are also predefined as a hazard, but this is not shown further here. The predefined situation result ST * is a combination of the predefined state result Z T * and the given object result OT *.
Dies ist hier gezeigt, denn zt* . l=zt* .2=zi* und ot*= oi* . This is shown here because z t *. l = z t * .2 = zi * and o t * = oi *.
Die Überwachungsmeldung UEM wird also ausgegeben, wenn er kannt wird, dass die Betriebssituation st des Verkehrsraumes 1 der vorgegebenen Situationen ST des Verkehrsraumes ent spricht. Hier wie gezeigt The monitoring message UEM is thus output when it is known that the operating situation s t of the traffic area 1 corresponds to the predefined situations S T of the traffic area. Here as shown
Der erste Computer 6 des Computersystems 5 empfängt hierzu die ersten Daten DSlt, DS2t, DS3t von der Sensoreinrichtung 3 und ermittelt das erste Betriebszustandsergebnis zt* .1 und das Objektergebnis ot* mittels des Maschinen-Lern-Algorithmus MLA . The first computer 6 of the computer system 5 receives the first data DSl t , DS2 t , DS3 t from the sensor device 3 and determines the first operating state result z t * .1 and the object result o t * using the machine learning algorithm MLA.
Der zweite Computer 7 des Computersystems 5 empfängt die zweiten Daten DPlt, DP2t, DP3t von einer Zustandsparameterda- ten-BereitStellungseinrichtung 4 und ermittelt das zweite Be triebszustandsergebnis zt*.2 mittels des Zustandsmodell- Algorithmus ZMA. The second computer 7 of the computer system 5 receives the second data DPl t , DP2 t , DP3 t from a state parameter data provision device 4 and determines the second operating state result z t * .2 using the state model algorithm ZMA.
Alternativ kann vorgesehen sein, dass der zweite Computer die 7 Trainingsdaten DPIT, DP2T, DP3T empfängt und das zweite Be triebszustandsergebnis mittels eines weiteren Maschinen-Lern- Algorithmus, beispielsweise eines sogenannten Random Forests Algorithmus, ermittelt. Alternatively, it can be provided that the second computer receives the 7 training data DPI T , DP2 T , DP3 T and determines the second operating status result using a further machine learning algorithm, for example a so-called Random Forests algorithm.
Somit könnte als Maschinen-Lern-Algorithmus (Hauptalgorith mus) ein auf einem neuronalen Netzwerk basierender Algorith mus verwenden werden. Und als der alternative weitere Maschi- nen-Lern-Algorithmus (Nebenalgorithmus) könnte ein auf der Basis von Entscheidungsbäumen (sogenannten Random Forests) basierender Algorithmus verwendet werden. Thus an algorithm based on a neural network could be used as the machine learning algorithm (main algorithm). And as the alternative further machine learning algorithm (secondary algorithm), an algorithm based on decision trees (so-called random forests) could be used.
Im Betrieb erhält man also zwei unabhängige Einschätzungen für den wahren Zustand ZT: AUS den Zustandsparameterdaten (Umgebungsinformationen) wird mittels des Zustandsmodell- Algorithmus ZMA eine erste Einschätzung getroffen, im Ergeb nis derer zt* .1 ermittelt wird. Und mittels des Maschinen- Lern-Algorithmus MLA wird eine zweite Einschätzung getroffen, im Ergebnis derer zt*.2 ermittelt wird. In operation, two independent assessments are thus obtained for the true state Z T : OFF the state parameter data (Environment information), the state model algorithm ZMA is used to make an initial assessment, the result of which is z t * .1. And by means of the machine learning algorithm MLA, a second assessment is made, the result of which is z t * .2.
Wenn zt* .1 und zt*.2 nicht übereinstimmen, wird eine If z t * .1 and z t * .2 do not match, a
Fehlerreaktion in Form der Fehlermeldung FM1 eingeleitet. Bei Übereinstimmung kann ausgewertet werden und das Ergebnis hat eine höhere Zuverlässigkeit als der Maschinen-Lern- Algorithmus allein. Error reaction initiated in the form of error message FM1. If they match, it can be evaluated and the result is more reliable than the machine learning algorithm alone.
Das erfindungsgemäße Verfahren gewährleitet also eine Ver kehrsraum - bzw. Gefahrraumüberwachung mit zustandsgestützter Mustererkennung . The method according to the invention thus guarantees traffic area or danger area monitoring with state-based pattern recognition.
Dabei können kommerziellen Sensoren zur Gefahrraumfreimeldung (GFM) am BÜ oder der Plattform in einem Bahnhof, insbesondere bei einfachen Betriebsverhältnissen, zum Einsatz kommen. Commercial sensors for detecting the presence of hazardous areas (GFM) at the level crossing or the platform in a train station can be used, especially in simple operating conditions.
Es ist eine Lösung skizziert, die - abgesehen von kommerziel len Sensoren und Überwachungsmechanismen - ohne zusätzliche Sicherungstechnik auskommt und die trotzdem eine zuverlässige Erkennung von Hindernissen und Gefahren bietet. A solution is outlined which - apart from commercial sensors and monitoring mechanisms - does not require additional security technology and which still offers reliable detection of obstacles and dangers.
Es ist bekannt, dass mit kommerziellen Sensoren wie Kameras, Lidar, Radar... in Kombination mit einer Mustererkennung sehr zuverlässige Resultate erzielt werden können, was aber schwer nachweisbar sein kann, wenn beispielsweise als Mustererken nung Algorithmen wie der genannte Maschienen-Lern- Algotrithmus MLA, welcher beispielsweise auf einem neuronalen Netzwerk basieren kann, zum Einsatz kommen. It is known that very reliable results can be achieved with commercial sensors such as cameras, lidar, radar ... in combination with pattern recognition, but this can be difficult to prove if, for example, algorithms such as the mentioned machine learning algorithm are used as pattern recognition MLA, which can be based on a neural network, for example, can be used.
Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren werden die Ergebnisse des Maschienen-Lern-Algotrithmus MLA in vorteilhafter Weise ge- tützt. Es werden also nachweisbare Ergebnisse erzielt. Das erfindungsgemäße Verfahren und die erfindungsgemäße Raum überwachungsanlage 2 gewährleisten also eine einfache Stüt zung des Maschinen-Lern-Algorithmus durch Umgebungsinformati onen sowie eine verbesserte Ausfalloffenbarung, Der wesentli- che Vorteil liegt in der erhöhten Zuverlässigkeit der Ent scheidungen, ob ein Fehler vorliegt bzw. ob und welche Gefahr vorliegt . With the method according to the invention, the results of the machine learning algorithm MLA are advantageously supported. So there are demonstrable results. The method according to the invention and the room surveillance system 2 according to the invention thus ensure simple support of the machine learning algorithm by environmental information and improved failure disclosure. The main advantage is the increased reliability of the decisions as to whether or not there is an error and what danger there is.
Bezugszeichenliste : List of reference symbols:
1 Verkehrsraum 1 traffic area
2 Raumüberwachungsanlage 2 room surveillance system
3 Sensoreinrichtung 3 sensor device
Sl, S2, S3 Sensoreinheiten der Sensoreinrichtung Wl, W2, W3 Sensorwirkmechanismen S1, S2, S3 sensor units of the sensor device Wl, W2, W3 sensor action mechanisms
DSlx, DS2t, DS3T Mengen erster Daten (Mengen erster DSlx, DS2 t , DS3 T sets of first data (sets of first
Sensordaten) Sensor data)
Kll, K12 , Kl 3 erste Kommunikationspfade Kll, K12, Kl 3 first communication paths
4 Zustandsparameterdaten- BereitStellungseinrichtung 4 status parameter data provision device
PI, P2, P3, P4 Einheiten der Zustandsparameterdaten- BereitStellungseinrichtung PI, P2, P3, P4 units of the status parameter data provision device
DPlx, DP2T, DP3t, DP4T Mengen zweite Daten (Mengen von Para meterdaten) DPlx, DP2 T , DP3 t , DP4 T quantities of second data (quantities of parameter data)
K21, K22, K23, K24 zweite Kommunikationspfade K21, K22, K23, K24 second communication paths
5 ComputerSystem 5 computer system
6, 7 Computer des Computersystems 6, 7 computers of the computer system
ZMA Zustandsmodell-Algorithmus ZMA state model algorithm
K Kommunikationspfad zwischen den Compu tern 6 und 7 K Communication path between computers 6 and 7
MLA Maschinen-Lern-Algorithmus Sx= { sx | sx=si oder sx=S2 Menge von vorgegebenen Situationen des ... oder Sx=zx } Verkehrsraumes, auf deren Vorliegen der Verkehrsraum überwacht wird MLA machine learning algorithm Sx = {sx | sx = si or sx = S2 Set of predefined situations of the ... or Sx = z x } traffic area, for the presence of which the traffic area is monitored
Zt={zt|zt =zi oder Menge von vorgegebenen Verkehrsraumzu-Zt = {zt | zt = zi or set of given traffic space additions
ZT=Z2... oder zt=zh} ständen Z T = Z2 ... or zt = z h } stand
Ot= { qt I OT =01 oder Menge von vorgegebenen Objekten qt=q2... oder OT=om} Ot = {qt IO T = 01 or set of given objects qt = q2 ... or OT = o m }
Sx*={ Sx* I Sx*=si* oder Menge von vorgegebenen Situationser- Sx*=s2*... oder sx*=zx* } gebnissen Sx * = {Sx * I Sx * = si * or set of predefined situation Sx * = s2 * ... or sx * = z x *} results
Zt*= { ZT* | ZT*=ZI* oder Menge von vorgegebenen Zustandsergeb ZT*=Z2* ... oder nissen Zt * = {Z T * | Z T * = ZI * or set of predefined status results Z T * = Z2 * ... or nits
Zx* =Zn* } Zx * = Z n *}
OT*={Ot* I oT*=oi *oder Menge von vorgegebenen Objektergebnis qt*=q2* ... oder sen O T * = {O t * I o T * = oi * or set of given object results qt * = q2 * ... or sen
Ox*=Om* } Ox * = Om *}
G Gefahr G danger
H Hindernis H obstacle
St Betriebssituation des Verkehrsraumes 1 St operating situation of the traffic area 1
Zt Betriebszustand des Verkehrsraumes 1 ot Objekt im Verkehrsraum, welches in Currently operating status of the traffic area 1 o t object in the traffic area, which is in
Kombination mit dem Betriebszustand zt die Betriebssituation st oder einen Teil der bildet Combination with the operating state z t the operating situation s t or a part of which forms
BA vorgegebenen Betriebsart des Verkehrs raumes (1) BA specified operating mode of the traffic area (1)
DSlt, DS2t, DS3t zu der Betriebssituation st erfasste erste Daten (erste Sensordaten) DSlt, DS2 t , DS3 t recorded on the operating situation s t first data (first sensor data)
DPlt, DP2t, DP3t, DP4t zu der Betriebssituation st erfasste zweite Daten (Parameterdaten) DPlt, DP2 t , DP3 t , DP4 t second data recorded for the operating situation s t (parameter data)
St* zu der Betriebssituation st ermittel tes Betriebssituationsergebnis zt* .1 zu dem Betriebszustand zt ermitteltes erstes Betriebszustandsergebnis zt* .2 zu dem Betriebszustand zt ermitteltes zweites Betriebszustandsergebnis ot* Zu dem Objekt ot ermitteltes Objekter gebnis St * to the operating situation s t ermittel tes operating situation a result, for t * .1 z t unidentified first operating state result to the operating state for t * .2 to the operating state for t unidentified second operating state Result o t * Object o t unidentified Objekter result
FM, FM2 Fehlermeldungen FM, FM2 error messages
UEM Überwachungsmeldung UEM monitoring message

Claims

Patentansprüche Claims
1. Raumüberwachungsverfahren zum Überwachen eines Verkehrs raumes ( 1 ) , 1. Area surveillance procedure for monitoring a traffic area (1),
- bei dem eine Betriebssituation (st) des Verkehrsraumes (1) als einer vorgegebenen Situation (ST) des Verkehrsraumes (1) entsprechend erkannt wird, wenn ein anhand von ersten Daten (DSlt, DS2t, DS3t) zu der Betriebssituation (st) ermitteltes Betriebssituationsergebnis (st*) einem zu der vorgegebenen Situation (ST) ermittelten vorgegebenen Situationsergebnis (ST*) entspricht, - in which an operating situation (s t) of the traffic space (DS2 DSl t, t, DS3 t) is detected as corresponding to a given situation (S T) of the transport space (1) (1) when a reference to first data to the operating situation, (s t) unidentified operating situation result (s t *) a detected to the given situation (S T) given situation result corresponds to (S T *),
- wobei das vorgegebenen Situationsergebnis (ST*) oder ein Teil des vorgegebenen Situationsergebnisses (ST*) eine Kombi nation aus einem vorgegebenen Zustandsergebnis (ZT*) und ei nem vorgegebenen Objektergebnis (OT*) ist, - the given situation result (S T *) or part of the given situation result (S T *) being a combination of a given state result (Z T *) and a given object result (O T *),
d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, d a s s d a d u r c h e k e n n n z e i c h n e t, d a s s
- hinsichtlich der Betriebssituation (st) des Verkehrsraumes (1) anhand der ersten Daten (DSlt, DS2t, DS3t) ein erstes Be triebszustandsergebnis (zt*.l) und anhand von zweiten Daten (DPlt, DP2t, DP3t, DP4t) ein zweites Betriebszustandsergebnis (zt*.2) ermittelt werden und - with regard to the operating situation (s t) of the traffic area (1) based on the first data (DSl t , DS2 t , DS3 t) a first operating status result (z t * .l) and based on second data (DPl t , DP2 t , DP3 t , DP4 t) a second operating state result (z t * .2) can be determined and
- die beiden Betriebszustandsergebnisse (zt*.l, zt*.2) auf Übereinstimmung überprüft werden. - the two operating status results (z t * .l, z t * .2) are checked for agreement.
2. Raumüberwachungsverfahren nach Anspruch 1, 2. Room surveillance method according to claim 1,
d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass d a d u r c h e k e n n n z e i c h n e t that
hinsichtlich der Betriebssituation (st) des Verkehrsraumes (1) anhand der ersten Daten (DSlt, DS2t, DS3t) ein Objekter gebnis (ot*) ermittelt wird, welches in Kombination mit dem ersten Betriebszustandsergebnis (zt*.l) das Betriebssitua tionsergebnis (st*) oder einen Teil des Betriebssituationser gebnisses (st*) bildet. With regard to the operating situation (s t) of the traffic area (1) based on the first data (DSl t , DS2 t , DS3 t), an object result (o t *) is determined which, in combination with the first operating state result (z t * .l ) forms the operating situation result (s t *) or part of the operating situation result (s t *).
3. Raumüberwachungsverfahren nach einem der Ansprüche 1 oder3. Room surveillance method according to one of claims 1 or
2, 2,
d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass eine Fehlermeldung (FM1) ausgegeben wird, wenn die beiden Be triebszustandsergebnisse (zt*.l, zt*.2) nicht übereinstimmen. characterized in that an error message (FM1) is output if the two operating status results (z t * .l, z t * .2) do not match.
4. Raumüberwachungsverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis4. Room surveillance method according to one of claims 1 to
3, 3,
d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass d a d u r c h e k e n n n z e i c h n e t that
eine weitere Fehlermeldung (FM2) ausgegeben wird, wenn einer seits das erste Betriebszustandsergebnis (zt*.l) einer vorge gebenen Betriebsart (BA) des Verkehrsraumes (1) entspricht, bei deren Vorliegen zumindest ein ausgewähltes Objekt (oi) in dem Verkehrsraum (1) zu erwarten ist, und wenn andererseits in einem vorgegebenen Zeitintervall nach der Ermittlung des ersten Betriebszustandsergebnisses (zt*.l) kein vorgegebenes Objektergebnis (oi*) bestimmt wird, welches dem erwarteten Objekt (oi) entspricht. a further error message (FM2) is output if on the one hand the first operating status result (z t * .l) corresponds to a given operating mode (BA) of the traffic area (1), if at least one selected object (oi) is present in the traffic area ( 1) is to be expected, and if, on the other hand, no predetermined object result (oi *) which corresponds to the expected object (oi) is determined in a predetermined time interval after the determination of the first operating state result (z t * .l).
5. Raumüberwachungsverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis5. Room surveillance method according to one of claims 1 to
4, 4,
d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass d a d u r c h e k e n n n z e i c h n e t that
eine Überwachungsmeldung (UEM) ausgegeben wird, wenn die bei den Betriebszustandsergebnisse (zt*.l, zt*.2) übereinstimmen, wenn außerdem das zu der Betriebssituation (st) ermittelte Betriebssituationsergebnis (st*) dem zu der vorgegebenen Si tuation (ST) ermittelten vorgegebenen Situationsergebnis (ST*) entspricht und wenn das vorgegebenen Situationsergebnis (ST*) als Gefahr (G) vorgegeben ist. a monitoring message (UEM) is output if the operating status results (z t * .l, z t * .2) match, if the operating situation result (s t *) determined for the operating situation (s t) is the same as for the specified Si situation (S T ) determined predefined situation result (S T *) corresponds and if the predefined situation result (S T *) is given as danger (G).
6. Raumüberwachungsverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis6. Room surveillance method according to one of claims 1 to
5, 5,
d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass d a d u r c h e k e n n n z e i c h n e t that
ein Computersystem (5) einer Raumüberwachungsanlage (2), ins besondere ein erster Computer (6) des Computersystems (5), die ersten Daten (DSlt, DS2t, DS3t) von einer Sensoreinrich tung (3) empfängt und das erste Betriebszustandsergebnis (zt*.l) und das Objektergebnis (ot*) mittels eines Maschinen- Lern-Algorithmus (MLA) ermittelt . a computer system (5) of a room surveillance system (2), in particular a first computer (6) of the computer system (5) that receives the first data (DSl t , DS2 t , DS3 t) from a sensor device (3) and receives the first operating status result (z t * .l) and the object result (o t *) determined by means of a machine learning algorithm (MLA).
7. Raumüberwachungsverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis7. Room surveillance method according to one of claims 1 to
5, 5,
d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass d a d u r c h e k e n n n z e i c h n e t that
das Computersystem (5), insbesondere ein zweiter Computer (7) des Computersystems (5), die zweiten Daten (DPlt, DP2t, DP3t) von einer Zustandsparameterdaten-BereitStellungseinrichtung (4) empfängt und das zweite Betriebszustandsergebnis (zt*.2) mittels eines Zustandsmodell-Algorithmus (ZMA) oder mittels eines weiteren Maschinen-Lern-Algorithmus ermittelt. the computer system (5), in particular a second computer (7) of the computer system (5), receives the second data (DPl t , DP2 t , DP3 t) from a state parameter data ready S position device (4) and the second operating state result (z t * .2) determined by means of a state model algorithm (ZMA) or by means of a further machine learning algorithm.
8. Raumüberwachungsanlage (1) zum Überwachen eines Verkehrs raumes ( 1 ) , 8. Room surveillance system (1) for monitoring a traffic area (1),
- mit einem Computersystem (5), welches eingerichtet ist, ei ne Betriebssituation (st) des Verkehrsraumes (1) als einer vorgegebenen Situation (ST) des Verkehrsraumes (1) entspre chend zu erkennen, wenn ein anhand von ersten Daten (DSlt, DS2t, DS3t) zu der Betriebssituation (st) ermitteltes Be triebssituationsergebnis (st*) einem zu der vorgegebenen Si tuation (ST) ermittelten vorgegebenen Situationsergebnis (ST*) entspricht, - With a computer system (5) which is set up to recognize ei ne operating situation (s t) of the traffic area (1) as a predetermined situation (S T ) of the traffic area (1) accordingly when a based on first data (DSl t, t DS2, DS3) t to the operating situation (s t) unidentified be operating situation result (s t *) to a given situation, the Si (S T) given situation results (S T * determined corresponds to),
- wobei das vorgegebenen Situationsergebnis (ST*) oder ein Teil des vorgegebenen Situationsergebnisses (ST*) eine Kombi nation aus einem vorgegebenen Zustandsergebnis (ZT*) und ei nem vorgegebenen Objektergebnis (OT*) ist, - the given situation result (S T *) or part of the given situation result (S T *) being a combination of a given state result (Z T *) and a given object result (O T *),
d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, d a s s d a d u r c h e k e n n n z e i c h n e t, d a s s
das Computersystem (3) eingerichtet ist, the computer system (3) is set up,
- hinsichtlich der Betriebssituation (st) des Verkehrsraumes (1) anhand der ersten Daten (DSlt, DS2t, DS3t) ein erstes Be triebszustandsergebnis (zt*.l) und anhand von zweiten Daten (DPlt, DP2t, DP3t, DP4t) ein zweites Betriebszustandsergebnis (zt*.2) zu ermittelten und - with regard to the operating situation (s t) of the traffic area (1) based on the first data (DSl t , DS2 t , DS3 t) a first operating status result (z t * .l) and based on second data (DPl t , DP2 t , DP3 t , DP4 t ) to determine a second operating state result (z t * .2) and
- die beiden Betriebszustandsergebnisse (zt*.l, zt*.2) auf Übereinstimmung zu überprüfen. - to check the two operating status results (z t * .l, z t * .2) for agreement.
9. Raumüberwachungsanlage nach Anspruch 8, 9. Room surveillance system according to claim 8,
d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass d a d u r c h e k e n n n z e i c h n e t that
das Computersystem (5) eingerichtet ist, hinsichtlich der Be triebssituation (st) des Verkehrsraumes (1) anhand der ersten Daten (DSlt, DS2t, DS3t) ein Objektergebnis (ot*) zu ermit teln, welches in Kombination mit dem ersten Betriebszustands ergebnis (zt*.l) das Betriebssituationsergebnis (st*) oder einen Teil des Betriebssituationsergebnisses (st*) bildet. the computer system (5) is set up with regard to the operating situation (s t) of the traffic area (1) based on the first Data (DSl t , DS2 t , DS3 t) to determine an object result (o t *) which, in combination with the first operating state result (z t * .l), the operating situation result (s t *) or part of the operating situation result ( s t *) forms.
10. Raumüberwachungsanlage nach einem der Ansprüche 8 oder 9, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass 10. Room surveillance system according to one of claims 8 or 9, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t that
das Computersystem (5) eingerichtet ist, eine Fehlermeldung (FM1) auszugeben, wenn die beiden Betriebszustandsergebnisse (zt*.l, zt*.2) nicht übereinstimmen. the computer system (5) is set up to output an error message (FM1) if the two operating status results (z t * .l, z t * .2) do not match.
11. Raumüberwachungsanlage nach einem der Ansprüche 8 bis 10, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass 11. Room surveillance system according to one of claims 8 to 10, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t that
das Computersystem (5) eingerichtet ist, eine weitere Fehler meldung (FM2) auszugeben, wenn einerseits das erste Betriebs zustandsergebnis (zt*.l) einer vorgegebenen Betriebsart (BA) des Verkehrsraumes (1) entspricht, bei deren Vorliegen zumin dest ein ausgewähltes Objekt (oi) in dem Verkehrsraum (1) zu erwarten ist, und wenn andererseits in einem vorgegebenen Zeitintervall nach der Ermittlung des ersten Betriebszustand sergebnisses (zt*.l) kein vorgegebenes Objektergebnis (oi*) bestimmt wird, welches dem erwarteten Objekt (oi) entspricht. the computer system (5) is set up to output a further error message (FM2) if, on the one hand, the first operating status result (z t * .l) corresponds to a predetermined operating mode (BA) of the traffic area (1), if at least a selected one is present Object (oi) is to be expected in the traffic area (1), and if, on the other hand, in a predetermined time interval after the determination of the first operating state result (z t * .l) no predetermined object result (oi *) is determined which corresponds to the expected object ( oi).
12. Raumüberwachungsanlage nach einem der Ansprüche 9 bis 11, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass 12. Room surveillance system according to one of claims 9 to 11, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t that
das Computersystem (5) eingerichtet ist, eine Überwachungs meldung (UEM) auszugeben, wenn die beiden Betriebszustandser gebnisse (zt*.l, zt*.2) übereinstimmen und wenn außerdem das zu der Betriebssituation (st) ermitteltes Betriebssituations ergebnis (st*) dem zu der vorgegebenen Situation (ST) ermit telten vorgegebenen Situationsergebnis (ST*) entspricht. the computer system (5) is set up to output a monitoring message (UEM) if the two operating status results (z t * .l, z t * .2) match and if, in addition, the operating situation result determined for the operating situation (s t) ( s t) to the to the given situation (S T) ermit telten given situation results (S * T) corresponding to *.
13. Raumüberwachungsanlage nach einem der Ansprüche 8 bis 12, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass 13. Room surveillance system according to one of claims 8 to 12, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t that
das Computersystem (5), insbesondere ein erster Computer (6) des Computersystems (5) , eingerichtet ist, die ersten Daten (DSlt, DS2t, DS3t) von einer Sensoreinrichtung (3) zu empfan gen und das erste Betriebszustandsergebnis (zt*.l) und das Objektergebnis (ot*) mittels eines Maschinen-Lern-Algorithmus (MLA) zu ermitteln. the computer system (5), in particular a first computer (6) of the computer system (5), is set up to receive the first data (DSl t , DS2 t , DS3 t) from a sensor device (3) and to receive the first operating status result (e.g. t * .l) and that To determine the object result (o t *) using a machine learning algorithm (MLA).
14. Raumüberwachungsanlage nach einem der Ansprüche 8 bis 13, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t, dass 14. Room surveillance system according to one of claims 8 to 13, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t that
das Computersystem (5), insbesondere ein zweiter Computer (7) des Computersystems (5), eingerichtet ist, die zweiten Daten (DPlt, DP2t, DP3t) von einer Zustandsparameterdaten- BereitStellungseinrichtung (4) zu empfangen und das zweite Betriebszustandsergebnis (zt*.2) mittels eines Zustandsmo- dell-Algorithmus (ZMA) oder mittels eines weiteren Maschinen- Lern-Algorithmus zu ermitteln. the computer system (5), in particular a second computer (7) is set up of the computer system (5), the second data (DPL t, DP2 t, DP3 t) from a Zustandsparameterdaten- Ready S tellungseinrichtung (4) to receive and the second To determine the operating status result (z t * .2) by means of a status model algorithm (ZMA) or by means of a further machine learning algorithm.
15. Computerprogramm mit Programmbefehlen, die bei der Aus- führung des Computerprogramms durch ein Computersystem (3) dieses veranlassen, die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 7 auszuführen. 15. Computer program with program instructions which, when the computer program is executed by a computer system (3), cause the computer system to carry out the steps of the method according to one of claims 1 to 7.
16. Bereitstellungseinrichtung für das Computerprogramm nach Anspruch 15, wobei die Bereitstellungsvorrichtung das Compu terprogramm speichert und/oder bereitstellt . 16. Provision device for the computer program according to claim 15, wherein the provision device stores and / or provides the computer program.
PCT/EP2020/065659 2019-06-28 2020-06-05 Space-monitoring method and space-monitoring system for monitoring a traffic space WO2020259983A1 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102019209484.8 2019-06-28
DE102019209484.8A DE102019209484A1 (en) 2019-06-28 2019-06-28 Room surveillance method and room surveillance system for monitoring a traffic area

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020259983A1 true WO2020259983A1 (en) 2020-12-30

Family

ID=71094298

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2020/065659 WO2020259983A1 (en) 2019-06-28 2020-06-05 Space-monitoring method and space-monitoring system for monitoring a traffic space

Country Status (2)

Country Link
DE (1) DE102019209484A1 (en)
WO (1) WO2020259983A1 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102020215754A1 (en) 2020-12-11 2022-06-15 Siemens Mobility GmbH Optical track detection
WO2022170025A2 (en) * 2021-02-04 2022-08-11 International Electronic Machines Corp. Intrusion detection

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10341426A1 (en) 2003-09-09 2005-04-14 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Area e.g. railway station platform, monitoring method, monitors defined areas to detect situations which are then classified according to type and location by using video camera signal analysis
DE102014208522A1 (en) * 2014-05-07 2015-11-12 Robert Bosch Gmbh HAZARDOUS AREA MONITORING ON A TRAINER TRANSFER
WO2017065678A1 (en) * 2015-10-13 2017-04-20 Qamcom Technology Ab Radar system and method with malfunction monitoring
DE102017209766A1 (en) * 2017-06-09 2018-12-13 Siemens Aktiengesellschaft Method and device for monitoring a danger zone of a railway crossing
DE102017126553A1 (en) 2017-11-13 2019-05-16 Iris-Gmbh Infrared & Intelligent Sensors acquisition system

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001017838A1 (en) * 1999-09-09 2001-03-15 Tiefenbach Gmbh Method for monitoring a danger area

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10341426A1 (en) 2003-09-09 2005-04-14 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Area e.g. railway station platform, monitoring method, monitors defined areas to detect situations which are then classified according to type and location by using video camera signal analysis
DE102014208522A1 (en) * 2014-05-07 2015-11-12 Robert Bosch Gmbh HAZARDOUS AREA MONITORING ON A TRAINER TRANSFER
WO2017065678A1 (en) * 2015-10-13 2017-04-20 Qamcom Technology Ab Radar system and method with malfunction monitoring
DE102017209766A1 (en) * 2017-06-09 2018-12-13 Siemens Aktiengesellschaft Method and device for monitoring a danger zone of a railway crossing
DE102017126553A1 (en) 2017-11-13 2019-05-16 Iris-Gmbh Infrared & Intelligent Sensors acquisition system

Also Published As

Publication number Publication date
DE102019209484A1 (en) 2020-12-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP0984413A2 (en) Method and system for automatic forest fire recognition
EP1542893A1 (en) Sensor system and method for monitoring the travel path of a mobile unit
WO2020259983A1 (en) Space-monitoring method and space-monitoring system for monitoring a traffic space
WO2021121695A1 (en) Method, apparatus and system for detecting abnormal operating states of a device
DE102016001955B4 (en) Server device and method for determining correction data for a configuration of a driver assistance device of a motor vehicle
DE102017006155A1 (en) Method for operating a sensor system of a vehicle
WO2017102150A1 (en) Method for evaluating a hazardous situation which is sensed by at least one sensor of a vehicle, method for controlling reproduction of a hazard warning and method for reproducing a hazard warning
EP3802257A1 (en) Control of a motor vehicle
DE10341426A1 (en) Area e.g. railway station platform, monitoring method, monitors defined areas to detect situations which are then classified according to type and location by using video camera signal analysis
EP3947100B1 (en) Method and device for producing a status signal
EP3968213A1 (en) Method for determining a track-bound railway track in a track system and device for carrying out this method
DE102019218078B4 (en) Determination of a situation in the environment of a motor vehicle
DE102020215885A1 (en) PROCEDURE AND SYSTEM FOR DETECTING AND MITIGATION OF INTERFERENCE
EP4079007A1 (en) Automated reliability testing of an infrastructure-mounted monitoring sensor system
DE102021204040A1 (en) Method, device and computer program for creating training data in the vehicle
AT502459A1 (en) METHOD FOR DETERMINING TRANSPORT CONDITION
DE19949637A1 (en) Noise detection and separation arrangement, having neural network which forms classification signal giving indication of type of acoustic signal
EP3652673A1 (en) Person recognition in areas with limited data transmission and data processing
EP1719090B1 (en) Device for detecting current-stamped signals in a system concerning security
DE102018213581A1 (en) Procedure for collision protection of rail vehicles
DE102018117579A1 (en) Identification of a rail vehicle wheel
EP4016208B1 (en) Method for controlling an actuator of a device with a computing unit
DE102011017681A1 (en) Light signal device and method for controlling a light signal device
EP4168999A1 (en) Method for supporting the operation of a vehicle with a sensor unit, computer program product and system
EP4095750A1 (en) Method for training a monitoring system

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20732790

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 20732790

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1