CN108805912A - 屏蔽门异物检测报警方法 - Google Patents
屏蔽门异物检测报警方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108805912A CN108805912A CN201810318993.5A CN201810318993A CN108805912A CN 108805912 A CN108805912 A CN 108805912A CN 201810318993 A CN201810318993 A CN 201810318993A CN 108805912 A CN108805912 A CN 108805912A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- shield door
- picture
- door
- image
- receiving
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 claims abstract description 5
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 25
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 16
- 238000013481 data capture Methods 0.000 claims description 13
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 7
- 241001269238 Data Species 0.000 claims description 6
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims description 3
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 claims 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 2
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 230000009514 concussion Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明涉及一种屏蔽门异物检测报警方法,该方法包括使用屏蔽门异物检测报警***,在有针对性的图像处理的基础上,使得屏蔽门的相关检测只针对非错误的监控图像,同时采用基准屏蔽门图像与待分析画面匹配的方式以及时间戳的判断模式。通过本发明,能够避免屏蔽门夹持异物。
Description
技术领域
本发明涉及图像检测领域,尤其涉及一种屏蔽门异物检测报警方法。
背景技术
屏蔽门是指在月台上以玻璃幕墙的方式包围铁路月台与列车上落空间。屏蔽门是安装于地铁站台靠轨道侧边沿,把站台区域与轨道区域相互隔离开的设备。列车到达时,开启玻璃幕墙上的电动门供乘客上下列车。
设置屏蔽门的主要目的是防止人员跌落轨道发生意外事故,降低车站空调通风***的运行能耗,同时减少列车运行噪声和活塞风对车站的影响,为乘客提供一个安全、舒适的候车环境,避免因站台事故而延误运营,提高轨道交通的服务水平,为轨道交通***实现无人驾驶创造必要条件。
目前,对屏蔽门内的异物检测缺乏有效的检测机制,使得相关的的屏蔽门故障,例如,屏蔽门夹持异物的情况,仍旧需要人工多次确认才能保证乘客的安全,这样,一方面降低了轨道交通***的可靠性,另一方面,使得驾驶员的精力不能集中在轨道车辆驾驶本身。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供了一种屏蔽门异物检测报警方法,在有针对性的图像处理的基础上,使得屏蔽门的相关检测只针对非错误的监控图像,提高了监控效率,尤为重要的是,采用基准屏蔽门图像与待分析画面匹配的方式以及时间戳的判断模式,从而使得屏蔽门内的异物检测自动化程度更高。
为此,本发明至少具有以下三处重要发明点:
(1)采用基准屏蔽门图像与待分析画面匹配的方式确定对应的待分析画面是否为异物存在画面,提高了异物存在画面的检测效率;
(2)在接收到的多个异物存在画面且所述多个异物存在画面中第一个异物存在画面的时间戳与最后一个异物存在画面的时间戳之间的时间量大于等于第一时间间隔时,判断屏蔽门夹持异物的情况发生;
(3)引入CMYK颜色空间中的较为重要的CMY数据,在对图像数据的各种颜色成分进行独立分析的基础上,对图像是否存在错误情况进行高精度检测,使得后续图像处理只针对非错误图像进行。
根据本发明的一方面,提供了一种屏蔽门异物检测报警方法,该方法包括使用屏蔽门异物检测报警***,在有针对性的图像处理的基础上,使得屏蔽门的相关检测只针对非错误的监控图像,同时采用基准屏蔽门图像与待分析画面匹配的方式以及时间戳的判断模式,所述屏蔽门异物检测报警***包括:
数据存储设备,用于预先存储基准屏蔽门图像,所述基准屏蔽门图像为屏蔽门与列车车门之间不存在任何障碍物的情况下对屏蔽门与列车车门之间提前拍摄的图像;
其中,所述基准屏蔽门图像的分辨率与所述基准屏蔽门图像被拍摄时的环境亮度成反比;
门际数据捕获设备,设置在屏蔽门与列车车门之间空间的正上方,用于对屏蔽门与列车车门之间进行现场数据捕获,以获得时间上连续的多帧现场屏蔽门画面;
其中,所述门际数据捕获设备还用于输出所述时间上连续的多帧现场屏蔽门画面;
偏离检测设备,与所述门际数据捕获设备连接,用于接收所述时间上连续的多帧现场屏蔽门画面,对每一帧现场屏蔽门画面执行以下操纵:获取所述现场屏蔽门画面中的各个像素点的C通道数据、M通道数据和Y通道数据,并将所述现场屏蔽门画面转换成C颜色矩阵、M颜色矩阵和Y颜色矩阵,当在C颜色矩阵中存在某一位置的数值到其周围位置数值的均值的偏离值大于限量时,发出C颜色错误控制信号,当在M颜色矩阵中存在某一位置的数值到其周围位置数值的均值的偏离值大于限量时,发出M颜色错误控制信号,当在Y颜色矩阵中存在某一位置的数值到其周围位置数值的均值的偏离值大于限量时,发出Y颜色错误控制信号;
错误分析设备,与所述偏离检测设备连接,用于在接收到所述C颜色错误控制信号且接收到所述M颜色错误控制信号时,确定所述现场屏蔽门画面为错误图像,用于在接收到所述C颜色错误控制信号且接收到所述Y颜色错误控制信号时,确定所述现场屏蔽门画面为错误图像,用于在接收到所述M颜色错误控制信号且接收到所述Y颜色错误控制信号时,确定所述现场屏蔽门画面为错误图像。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述,其中:
图1为根据本发明实施方案示出的屏蔽门异物检测报警***所用于的屏蔽门的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的屏蔽门异物检测报警***的实施方案进行详细说明。
屏蔽门是地铁安全运行的一道闸门。其主要目的是防止人员跌落轨道发生意外事故,降低车站空调通风***的运行能耗,同时减少列车运行噪声和活塞风对车站的影响,为乘客提供一个安全、舒适的候车环境,避免因站台事故而延误运营,提高轨道交通的服务水平,为轨道交通***实现无人驾驶创造必要条件。然而,目前屏蔽门异物检测仍存在一定的不足。
为了克服上述不足,本发明搭建了一种屏蔽门异物检测报警方法,该方法包括使用屏蔽门异物检测报警***,在有针对性的图像处理的基础上,使得屏蔽门的相关检测只针对非错误的监控图像,同时采用基准屏蔽门图像与待分析画面匹配的方式以及时间戳的判断模式,所述屏蔽门异物检测报警***避免轨道驾驶人员过于分心于屏蔽门开关的确认操作上。
图1为根据本发明实施方案示出的屏蔽门异物检测报警***所用于的屏蔽门的结构示意图。所述屏蔽门包括:固定窗体1和2、可打开窗体3以及顶部固件4。
根据本发明实施方案的屏蔽门异物检测报警***包括:
数据存储设备,用于预先存储基准屏蔽门图像,所述基准屏蔽门图像为屏蔽门与列车车门之间不存在任何障碍物的情况下对屏蔽门与列车车门之间提前拍摄的图像;
其中,所述基准屏蔽门图像的分辨率与所述基准屏蔽门图像被拍摄时的环境亮度成反比;
门际数据捕获设备,设置在屏蔽门与列车车门之间空间的正上方,用于对屏蔽门与列车车门之间进行现场数据捕获,以获得时间上连续的多帧现场屏蔽门画面;
其中,所述门际数据捕获设备还用于输出所述时间上连续的多帧现场屏蔽门画面。
接着,继续对本发明的屏蔽门异物检测报警***的具体结构进行进一步的说明。
在所述屏蔽门异物检测报警***中,还包括:
偏离检测设备,与所述门际数据捕获设备连接,用于接收所述时间上连续的多帧现场屏蔽门画面,对每一帧现场屏蔽门画面执行以下操纵:获取所述现场屏蔽门画面中的各个像素点的C通道数据、M通道数据和Y通道数据,并将所述现场屏蔽门画面转换成C颜色矩阵、M颜色矩阵和Y颜色矩阵,当在C颜色矩阵中存在某一位置的数值到其周围位置数值的均值的偏离值大于限量时,发出C颜色错误控制信号,当在M颜色矩阵中存在某一位置的数值到其周围位置数值的均值的偏离值大于限量时,发出M颜色错误控制信号,当在Y颜色矩阵中存在某一位置的数值到其周围位置数值的均值的偏离值大于限量时,发出Y颜色错误控制信号;
错误分析设备,与所述偏离检测设备连接,用于在接收到所述C颜色错误控制信号且接收到所述M颜色错误控制信号时,确定所述现场屏蔽门画面为错误图像,用于在接收到所述C颜色错误控制信号且接收到所述Y颜色错误控制信号时,确定所述现场屏蔽门画面为错误图像,用于在接收到所述M颜色错误控制信号且接收到所述Y颜色错误控制信号时,确定所述现场屏蔽门画面为错误图像;
错误画面排除设备,用于接收所述多帧现场屏蔽门画面,从所述多帧现场屏蔽门画面中排除一个或多个错误画面,以获取并输出多个待分析画面;
异物分析设备,分别与所述错误画面排除设备和所述数据存储设备连接,用于接收所述基准屏蔽门图像和所述多个待分析画面,将各个待分析画面与所述基准屏蔽门图像进行匹配,当匹配程度小于等于预设百分比阈值时,确定对应的待分析画面为异物存在画面;
报警触发设备,与所述异物分析设备连接,用于在接收到的多个异物存在画面且所述多个异物存在画面中第一个异物存在画面的时间戳与最后一个异物存在画面的时间戳之间的时间量大于等于第一时间间隔时,发出异物报警信号,否则,发出正常状态信号;
关闭检测设备,与屏蔽门开关连接,用于在屏蔽门被关闭达第二时间间隔后且接收到所述异物报警信号时,发出异物检测信号,还用于在屏蔽门被关闭达第二时间间隔后且未接收到所述异物报警信号时,发出无异物信号;
列车驱动设备,与所述关闭检测设备连接,用于在接收到所述异物检测信号时,保持列车位置不动,还用于在接收到所述无异物信号时,自动启动列车前进。
在所述屏蔽门异物检测报警***中:
在所述错误分析设备中,当为接收到任何颜色错误控制信号,或只接收到所述C颜色错误控制信号、所述M颜色错误控制信号和所述Y颜色错误控制信号中的一种控制信号时,确定所述现场屏蔽门画面为非错误图像。
在所述屏蔽门异物检测报警***中:
所述数据存储设备还分别与所述报警触发设备和所述关闭检测设备连接,用于存储所述第一时间间隔和所述第二时间间隔。
在所述屏蔽门异物检测报警***中,所述***还包括:
屏蔽门开关,用于在列车的管理人员的控制下,驱动屏蔽门的打开或关闭。
在所述屏蔽门异物检测报警***中:
所述第一时间间隔与所述第二时间间隔不相同。
以及,在所述屏蔽门异物检测报警***中:
所述屏蔽门开关还用于在接收到所述异物检测信号时,打开屏蔽门;所述屏蔽门开关还用于在接收到所述无异物信号时,保持屏蔽门为关闭状态。
另外,在所述屏蔽门异物检测报警***中:所述门际数据捕获设备还包括自适应小波滤波器,用于对每一帧现场屏蔽门画面执行基于画面噪声强度的自适应小波滤波处理,以输出滤波后的现场屏蔽门画面。
小波(Wavelet)这一术语,顾名思义,“小波”就是小的波形。所谓“小”是指他具有衰减性;而称之为“波”则是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比,小波变换是时间(空间)频率的局部化分析,他通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了Fourier变换的困难问题,成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。
小波分析的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起地。他已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域,他的重要方面是图像和信号处理。现今,信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分,信号处理的目的就是:准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构(或恢复)。从数学地角度来看,信号与图像处理可以统一看作是信号处理(图像可以看作是二维信号),在小波分析地许多分析的许多应用中,都可以归结为信号处理问题。对于其性质随时间是稳定不变的信号,处理的理想工具仍然是傅立叶分析。但是在实际应用中的绝大多数信号是非稳定的,而特别适用于非稳定信号的工具就是小波分析。
采用本发明的屏蔽门异物检测报警***,针对现有技术中屏蔽门故障检测过于依赖人工的技术问题,首先,引入CMYK颜色空间中的较为重要的CMY数据,在对图像数据的各种颜色成分进行独立分析的基础上,对图像是否存在错误情况进行高精度检测,使得后续图像处理只针对非错误图像进行,其次,采用基准屏蔽门图像与待分析画面匹配的方式确定对应的待分析画面是否为异物存在画面,提高了异物存在画面的检测效率,最后,在接收到的多个异物存在画面且所述多个异物存在画面中第一个异物存在画面的时间戳与最后一个异物存在画面的时间戳之间的时间量大于等于第一时间间隔时,判断屏蔽门夹持异物的情况发生,从而提高了相关故障判断的自动化水平。
可以理解的是,虽然本发明已以较佳实施例披露如上,然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言,在不脱离本发明技术方案范围情况下,都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (8)
1.一种屏蔽门异物检测报警方法,该方法包括使用屏蔽门异物检测报警***,在有针对性的图像处理的基础上,使得屏蔽门的相关检测只针对非错误的监控图像,同时采用基准屏蔽门图像与待分析画面匹配的方式以及时间戳的判断模式,所述屏蔽门异物检测报警***包括:
数据存储设备,用于预先存储基准屏蔽门图像,所述基准屏蔽门图像为屏蔽门与列车车门之间不存在任何障碍物的情况下对屏蔽门与列车车门之间提前拍摄的图像;
其中,所述基准屏蔽门图像的分辨率与所述基准屏蔽门图像被拍摄时的环境亮度成反比。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述***还包括:
门际数据捕获设备,设置在屏蔽门与列车车门之间空间的正上方,用于对屏蔽门与列车车门之间进行现场数据捕获,以获得时间上连续的多帧现场屏蔽门画面;
其中,所述门际数据捕获设备还用于输出所述时间上连续的多帧现场屏蔽门画面。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述***还包括:
偏离检测设备,与所述门际数据捕获设备连接,用于接收所述时间上连续的多帧现场屏蔽门画面,对每一帧现场屏蔽门画面执行以下操纵:获取所述现场屏蔽门画面中的各个像素点的C通道数据、M通道数据和Y通道数据,并将所述现场屏蔽门画面转换成C颜色矩阵、M颜色矩阵和Y颜色矩阵,当在C颜色矩阵中存在某一位置的数值到其周围位置数值的均值的偏离值大于限量时,发出C颜色错误控制信号,当在M颜色矩阵中存在某一位置的数值到其周围位置数值的均值的偏离值大于限量时,发出M颜色错误控制信号,当在Y颜色矩阵中存在某一位置的数值到其周围位置数值的均值的偏离值大于限量时,发出Y颜色错误控制信号;
错误分析设备,与所述偏离检测设备连接,用于在接收到所述C颜色错误控制信号且接收到所述M颜色错误控制信号时,确定所述现场屏蔽门画面为错误图像,用于在接收到所述C颜色错误控制信号且接收到所述Y颜色错误控制信号时,确定所述现场屏蔽门画面为错误图像,用于在接收到所述M颜色错误控制信号且接收到所述Y颜色错误控制信号时,确定所述现场屏蔽门画面为错误图像;
错误画面排除设备,用于接收所述多帧现场屏蔽门画面,从所述多帧现场屏蔽门画面中排除一个或多个错误画面,以获取并输出多个待分析画面;
异物分析设备,分别与所述错误画面排除设备和所述数据存储设备连接,用于接收所述基准屏蔽门图像和所述多个待分析画面,将各个待分析画面与所述基准屏蔽门图像进行匹配,当匹配程度小于等于预设百分比阈值时,确定对应的待分析画面为异物存在画面;
报警触发设备,与所述异物分析设备连接,用于在接收到的多个异物存在画面且所述多个异物存在画面中第一个异物存在画面的时间戳与最后一个异物存在画面的时间戳之间的时间量大于等于第一时间间隔时,发出异物报警信号,否则,发出正常状态信号;
关闭检测设备,与屏蔽门开关连接,用于在屏蔽门被关闭达第二时间间隔后且接收到所述异物报警信号时,发出异物检测信号,还用于在屏蔽门被关闭达第二时间间隔后且未接收到所述异物报警信号时,发出无异物信号;
列车驱动设备,与所述关闭检测设备连接,用于在接收到所述异物检测信号时,保持列车位置不动,还用于在接收到所述无异物信号时,自动启动列车前进。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于:
在所述错误分析设备中,当为接收到任何颜色错误控制信号,或只接收到所述C颜色错误控制信号、所述M颜色错误控制信号和所述Y颜色错误控制信号中的一种控制信号时,确定所述现场屏蔽门画面为非错误图像。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于:
所述数据存储设备还分别与所述报警触发设备和所述关闭检测设备连接,用于存储所述第一时间间隔和所述第二时间间隔。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述***还包括:
屏蔽门开关,用于在列车的管理人员的控制下,驱动屏蔽门的打开或关闭。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于:
所述第一时间间隔与所述第二时间间隔不相同。
8.如权利要求3-7任一所述的方法,其特征在于:
所述屏蔽门开关还用于在接收到所述异物检测信号时,打开屏蔽门;
以及所述屏蔽门开关还用于在接收到所述无异物信号时,保持屏蔽门为关闭状态。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810318993.5A CN108805912B (zh) | 2018-04-11 | 2018-04-11 | 屏蔽门异物检测报警方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810318993.5A CN108805912B (zh) | 2018-04-11 | 2018-04-11 | 屏蔽门异物检测报警方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108805912A true CN108805912A (zh) | 2018-11-13 |
CN108805912B CN108805912B (zh) | 2019-03-22 |
Family
ID=64094888
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810318993.5A Active CN108805912B (zh) | 2018-04-11 | 2018-04-11 | 屏蔽门异物检测报警方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108805912B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117935115A (zh) * | 2024-01-29 | 2024-04-26 | 深圳市宇泰科技有限公司 | 一种屏蔽门异物检测方法及装置 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101105097A (zh) * | 2007-08-23 | 2008-01-16 | 上海交通大学 | 站台屏蔽门智能控制方法 |
US20120206644A1 (en) * | 2011-02-14 | 2012-08-16 | Babak Enayati | Camera LCD Screen Sliding Shield Door |
CN104049281A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-09-17 | 广州市地下铁道总公司 | 曲线地铁站台屏蔽门与列车间异物自动检测装置及方法 |
CN204269848U (zh) * | 2014-09-12 | 2015-04-15 | 广州市地下铁道总公司 | 一种列车车门与站台屏蔽门之间的异物检测*** |
CN104777522A (zh) * | 2015-03-24 | 2015-07-15 | 广州市地下铁道总公司 | 一种基于复合检测的列车车门与站台屏蔽门之间异物检测***及检测方法 |
CN105242614A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-01-13 | 广州新科佳都科技有限公司 | 屏蔽门安全防护控制方法及*** |
KR101737738B1 (ko) * | 2016-10-04 | 2017-05-18 | 박창식 | 전동차 객차 영상정보 분석 및 전송시스템 |
-
2018
- 2018-04-11 CN CN201810318993.5A patent/CN108805912B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101105097A (zh) * | 2007-08-23 | 2008-01-16 | 上海交通大学 | 站台屏蔽门智能控制方法 |
US20120206644A1 (en) * | 2011-02-14 | 2012-08-16 | Babak Enayati | Camera LCD Screen Sliding Shield Door |
CN104049281A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-09-17 | 广州市地下铁道总公司 | 曲线地铁站台屏蔽门与列车间异物自动检测装置及方法 |
CN204269848U (zh) * | 2014-09-12 | 2015-04-15 | 广州市地下铁道总公司 | 一种列车车门与站台屏蔽门之间的异物检测*** |
CN104777522A (zh) * | 2015-03-24 | 2015-07-15 | 广州市地下铁道总公司 | 一种基于复合检测的列车车门与站台屏蔽门之间异物检测***及检测方法 |
CN105242614A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-01-13 | 广州新科佳都科技有限公司 | 屏蔽门安全防护控制方法及*** |
KR101737738B1 (ko) * | 2016-10-04 | 2017-05-18 | 박창식 | 전동차 객차 영상정보 분석 및 전송시스템 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
张耀坤: "基于视频检测的地铁屏蔽门与列车之间的障碍物识别", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(信息科技辑)》 * |
黄华文等: "地铁屏蔽门与车门间异物自动检测技术", 《轨道交通信息***》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117935115A (zh) * | 2024-01-29 | 2024-04-26 | 深圳市宇泰科技有限公司 | 一种屏蔽门异物检测方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108805912B (zh) | 2019-03-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109878552B (zh) | 基于机器视觉的轨道交通站台门与列车间异物监测装置 | |
CN101105097B (zh) | 站台屏蔽门智能控制方法 | |
CN104847211B (zh) | 一种站台安全门与车门区间安全的辅助***及其实现方法 | |
CN109867186B (zh) | 一种基于智能视频分析技术的电梯困人检测方法及*** | |
CN112784695B (zh) | 一种基于图像及语音识别的司机异常状态检测方法 | |
CN104320613A (zh) | 一种动车检修作业监控方法、监控***及定位*** | |
CN113011252B (zh) | 轨道异物侵限检测***及方法 | |
CN109284697A (zh) | 基于滑动窗口的应急通道占用实时检测方法 | |
CN108491755A (zh) | 公交客流辅助决策*** | |
CN108805912B (zh) | 屏蔽门异物检测报警方法 | |
CN108520243B (zh) | 屏蔽门异物检测报警*** | |
CN109977840A (zh) | 一种基于深度学习的机场场面监视方法 | |
CN105480262B (zh) | 用于全自动驾驶的联动控制***及方法 | |
CN112597965A (zh) | 一种驾驶行为识别方法、装置和计算机可读存储介质 | |
CN108596421A (zh) | 一种机场应急救援***及其工作方法 | |
CN105701616A (zh) | 一种用于夜间应急指挥的无人机*** | |
CN108639108A (zh) | 一种机车作业安全防护*** | |
WO2018153563A1 (de) | Künstliches neuronales netz und unbemanntes luftfahrzeug zum erkennen eines verkehrsunfalls | |
CN109655932A (zh) | 一种基于图像识别的站台门异物检测与报警的方法及*** | |
CN113044694A (zh) | 基于深度神经网络的工地电梯人数统计***及方法 | |
CN110015320B (zh) | 基于轨道交通的监控图像显示方法、装置和*** | |
CN204188798U (zh) | 一种用于获取动车检修人员的实时位置信息的定位*** | |
CN110944134A (zh) | 基于计算机视觉的地铁屏蔽门和列车门间障碍物检测*** | |
CN114915729A (zh) | 基于边缘计算的地铁车厢安全辅助方法 | |
CN113111701B (zh) | 一种基于智能识别的充电站电动地锁状态监测方法及*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20190109 Address after: Room 21335, Building 3, 1800, Panyuan Road, Changxing Town, Chongming District, Shanghai, 201500 (Shanghai Tai and Economic Development Zone) Applicant after: Shanghai Zhongzhong Longda Intelligent Technology Co., Ltd. Address before: 213300 Hongchang Road, Zhongguancun Science and Technology Industrial Park, Liyang City, Changzhou City, Jiangsu Province Applicant before: Qian Wenhao |
|
TA01 | Transfer of patent application right | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |