CN115497242B - 一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***及监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***及监测方法，包括：数据采集子***，用于对铁路界限区域进行监测覆盖，包括：摄像头，邻近铁路营业线的施工段上，用于采集侵入异物的画面；激光雷达，数据分析子***，包括：数据缓存模块，计算单元，包括计算单元A与计算单元B，预警子***，包括：预警模块，对所述计算单元生成的包含异物类型及位置的信息进行判断，判断异物位置是否位于铁路界限区域内，以确认风险，并根据预警时间与该铁路路线上的列车通过时刻表进行比对，生成含有风险信息的预警信号。本发明将激光雷达与机器视觉技术有效结合，高效实现多个异物的监测、识别以及定位等，大大提高异物侵界检测的安全性和效率。

Description

一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***及监测 方法
技术领域
本发明涉及铁路营业线施工技术领域，更具体涉及一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***及监测方法。
背景技术
近年来随着铁路交通网的不断发展，铁路里程的不断增加，国家对铁路的运营安全问题越来越重视，投入大量人力物力予以保障。在铁路营业线施工铁路中，异物侵入是造成事故的主要原因。
目前对于邻近铁路营业线施工的异物侵入监测研究比较匮乏，智能分析程度不够，铁路沿线的施工段施工人员以及施工机械时常侵入铁路界限，需要对其进行及时识别以及预警，从而保障施工与铁路运行之间的安全。对于邻近铁路营业线施工的异物侵入监测，传统方法是依靠人力，通过安排巡检人员检查是否有施工人员、动物和施工机械等异物侵入界限。这样做可以使检查比较细致，但是巡检不是时刻都在，中间存在一定的空窗期，这样的检查方式特别浪费人力、物力和财力。另一种常用方法是利用视频监控，通过监控查看邻近铁路营业线施工铁路段的施工安全，但是目前视频监控***大多需要安排专人查看，查看监控的劳动强度大，视觉容易疲劳，工作人员无法时刻保持全身心的查看，导致容易产生疏漏，最终影响到列车行驶与施工之间的安全。
发明内容
本发明的目的在于公开一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***及监测方法，以解决现有铁路营业线监测效率低，导致容易产生疏漏，最终影响到列车行驶与施工之间的安全问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***，包括：
数据采集子***，用于对铁路界限区域进行监测覆盖，包括：
摄像头，布置于邻近铁路营业线的施工段上，用于采集侵入异物的画面；
激光雷达，与摄像头沿同一竖直方向上布置，能够实时扫描生成点云模型；
数据分析子***，包括：
数据缓存模块，用于接收并缓存摄像头与激光雷达发出的数据；
计算单元，包括计算单元A与计算单元B，计算单元A通过智能算法能够对摄像头采集的画面进行异物识别，获得异物类型信息，计算单元B对激光雷达检测的异物进行定位，获得异物位置信息；
预警子***，包括：
预警模块，对所述计算单元生成的异物类型信息及异物位置信息进行判断，当判断的异物类型信息与预警模块设定的异物类型相匹配后，判断异物位置是否位于铁路界限区域内，以确认风险，并根据预警时间与该铁路路线上的列车通过时刻表进行比对，生成含有风险信息的预警信号；
指令分发模块，用于将预警信号发送至PC端；
PC端，包括预警展示模块，用于对数据分析子***发出的风险信息进行展示并预警。
作为本发明的进一步改进，所述摄像头与所述激光雷达至少分别布置有两组，且分别布置于铁路界限的边角上，以实现对铁路界限区域全部监测覆盖。
作为本发明的进一步改进，两组所述摄像头与所述激光雷达位于所述铁路营业线路的两侧且位于所述铁路营业线路的垂直线上分布，用于分别检测两侧的异物侵入。
本发明还公开了一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***的监测方法，包括以下步骤：
S1，通过激光雷达扫描无异物时的邻近铁路营业线的施工段，获得基准点云模型；
S2，数据分析子***将摄像头采集的视频画面作透视变换，得到视频画面在世界坐标系下的坐标，然后，在施工范围内建立局部坐标系，计算单元A利用智能算法进行目标检测，实时识别侵入铁路的异物，计算单元B对侵入异物定义编号与坐标Am(Xm，Ym)；
其中，所述Am表示A类m号异物，(Xm，Ym)为异物坐标，位于X轴方向的Xm处和位于Y轴方向的Ym；
S3，当S2步骤中检测发现有异物侵入铁路界限区域内时，将激光雷达实时扫描的点云模型与所述S1步骤得到的基准点云模型进行配准比对，在激光雷达扫描平面图中定义一个与摄像头同样的局部坐标系，获得异物在扫描平面图中的坐标m(xm，ym)；
其中m为扫描平面图中的m号异物，(xm，ym)为异物坐标，位于x轴方向的xm处和在y轴方向的ym处；
S4，数据分析子***根据异物在智能算法识别中的位置关系，与扫描平面图中的异物一一对应，得出扫描平面图中所有异物的类型与异物的位置坐标，并传递给预警子***；
其中，所有异物的位置坐标由扫描平面图中真实坐标得出；
S5，通过预警模块进行判断并生成含有风险信息的预警信号，指令分发模块传达，由PC端的施工现场平面图中展示异物类型、位置以及风险级别，并做出预警行动。
作为本发明的进一步改进，所述S4步骤中的预警行动为：
若预警时间处于列车通过的前10分钟，黄色预警升级为红色警报，施工安全管理部门派专人前往及时清除，确保在列车通过的前5分钟处置清除异物；
若预警时间处于列车通过的前5分钟以内，立刻通知列车临时停车处置，等待异物清除，清除之后，列车方可恢复运行。
作为本发明的进一步改进，在所述S2步骤中，对所述摄像头视频画面做透视变换，得到视频画面在相机坐标系下的坐标之后，相机坐标系Oc-XcYcZc到世界坐标系，通过相机外参矩阵R、T进行转化，R为单位正交旋转矩阵，T为三维平移矢量，以施工范围靠近铁路运行侧的一个边界点为原点，顺铁路方向为Y轴，垂直铁路运行的方向为X轴，最终仅保留x坐标与y坐标，测出新建坐标系是世界坐标系逆时针旋转α角度，测出新建坐标系的原点在世界坐标系的位置为(a，b)，通过以下坐标转换公式得到在新建局部坐标系下异物的位置(x，y)：
作为本发明的进一步改进，对激光雷达的扫描平面图建立与摄像头一样的局部坐标系，以施工范围靠近铁路运行侧的一个边界点为原点，顺铁路方向为y轴，垂直铁路运行方向的为x轴，激光雷达自带坐标系原点为自身所在位置，新建坐标系的坐标轴是激光雷达自带的坐标系逆时针旋转角度，测出新建坐标系的原点在自带坐标系的位置为(c，d)，在自带坐标系下的坐标为(X，Y)，通过以下坐标转换公式得到在新建局部坐标系下异物的位置(x，y)：
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明将激光雷达与机器视觉技术有效结合起来，可以非常高效得实现对于异物侵入的识别，通过给每个异物定义标签可以实现对于邻近铁路营业线施工的多个异物与多种异物的同时监测、识别以及定位等，可以大大提高目前施工铁路的异物侵界检测安全性和效率。
(2)本***在即使安全管理人员不在现场，或者监控人员没有及时查看监控，也可以通过本***及时发现安全隐患并预警，使得涉铁施工铁路的异物监测朝着智能化方向发展。
(3)本发明可以无视环境影响，实现连续不间断工作，确保风险识别区域时刻处于受监控状态。
附图说明
图1为本发明一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***的布置图；
图2为S2中透视变换坐标换算原理坐标图；
图3为S3中激光雷达扫描平面图的自身坐标系与新建局部坐标系关系图；
图4为本发明监测、识别与预警的总体流程图；
图5为摄像头与激光雷达协同工作流程图。
图中：1、摄像头；2、激光雷达；3、铁路界限；4、数据缓存模块；5、计算单元；6、预警模块；7、指令分发模块；8、PC端；9、安全管理人员；10、铁路营业线路。
具体实施方式
下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施方式。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施方式。相反地，提供这些实施方式的目的是使对本发明的公开内容理解的更加透彻全面。
请参图1至图5所示出的本发明一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***及监测方法的一种具体实施方式。
如图1所示，本发明提供了一种面向铁路营业线施工异物侵入智能监测***以及监测方法。
一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***，包括：数据采集子***，包括：摄像头1，布置于邻近铁路营业线的施工段上，用于采集画面；激光雷达2，与摄像头1沿同一竖直方向上下布置，能够实时扫描生成点云模型，并通过比对点云模型定位侵入异物；所述摄像头1与所述激光雷达2至少分别布置有两组，且分别布置于铁路界限3的边角上。两组所述摄像头1与所述激光雷达2位于所述铁路营业线路10的两侧且位于所述铁路营业线路10的垂直线上分布。位于垂直线上是为了在画面显示与计算中能够获得相同的局部坐标系的纵坐标或者横坐标。
数据分析子***，包括：数据缓存模块4，用于接收并缓存摄像头1与激光雷达2发出的数据；计算单元5，包括计算单元A与计算单元B，计算单元A通过智能算法能够对摄像头1采集的画面进行异物类型识别，计算单元B对激光雷达2检测的异物位置进行定位；
预警子***，包括：预警模块6，对计算单元5生成的信息进行判断，判断铁路营业线是否存在风险，并根据预警时间与该铁路路线上的列车通过时刻表进行比对，生成含有风险信息的预警信号；指令分发模块7，用于将预警信号发送至PC端8；所述PC端8包括预警展示模块，用于对数据分析子***发出的风险信息进行展示并预警。
参图4-5所示，本发明的实施步骤为：
首先按照施工要求在视频画面中既有铁路划定施工界限，然后在两侧分别对称安装摄像头1和激光雷达2等设备，将其与其他模块设备连接起来，完成***的安装与架构。激光雷达2扫描无异物时的邻近铁路营业线的施工段，获得基准点云模型。接着，利用智能算法对摄像头1中的画面进行目标检测，实时识别侵入铁路的异物。
参考图2，为提高识别的精确性，将摄像头1的视频画面做透视变换，将像素坐标系转化为相机坐标系。从相机坐标系Oc-XcYcZc到图像坐标系O1-xy依据小孔成像原理，可按照三角形相似原理进行等比例转换；从图像坐标系O1-xy到像素坐标系O0-uv，由于两个坐标系的系位重合，可通过平移变换进行转换。最终得到像素坐标系O0-uv与相机坐标系Oc-XcYcZc之间的转换公式：
其中，K为相机内参矩阵；u0、v0分别为图像坐标系原点O1在像素坐标系下的横、纵坐标值。
通过透视变换坐标转换公式得到视频中画面在相机坐标系Oc-XcYcZc下的坐标。相机坐标系Oc-XcYcZc可通过平移和旋转变换转换到世界坐标系Ow-XwYwZw；在此基础上在现场建立一个局部坐标系，以施工范围靠近铁路营运线的一个边界点为坐标原点，顺铁路方向为Y轴，垂直铁路运行方向的为X轴。最终仅保留x坐标与y坐标，通过现场测量可得新建局部坐标系的系位是世界坐标系的系位逆时针旋转α角度，新建局部坐标系的原点在世界坐标系上的坐标为(a，b)，由以上参数可以将世界坐标系的坐标换算为局部坐标系的坐标。则在局部坐标系下的坐标(x，y)计算为：
当摄像头1检测到有异物侵入时，给每个异物定义一个编号和一组坐标，例如A1(X1，Y1)。其中，A1表示A类1号异物；(X1，Y1)为异物坐标，位于X轴方向的X1处和在Y轴方向的Y1处。将检测到的所有异物横、纵坐标分别进行大小排序，例如得到的异物坐标为A1(X1，Y1)、A2(X2，Y2)、B1(X3，Y3)，进行排序，结果为：
X1＜X3＜X2
Y3＜Y2＜Y1
通过上述两个不等式可以将异物所在的相对位置关系确定下来。
参图3所示，激光雷达2实时扫描生成点云模型，在激光雷达2的扫描平面图中，建立与摄像头1识别检测一样的局部坐标系，以施工范围靠近铁路营运侧的一个边界点为原点，顺铁路方向为y轴，垂直铁路运行方向的为x轴。激光雷达2自身坐标系原点为自身所在位置，通过现场测量可得新建局部坐标系的系位是激光雷达2自身坐标系的系位逆时针旋转β角度，新建局部坐标系的原点在自身坐标系的坐标为(c，d)，由以上参数可以将激光雷达2自身的坐标换算为局部坐标系的坐标。
自身坐标系下的坐标为(X，Y)，则在局部坐标系下的异物坐标(x，y)计算为：
将扫描得到的点云模型与基准点云模型进行配准比对，获得异物在局部坐标系下的激光雷达2扫描平面图中的坐标。例如1(x1，y1)。其中，1表示1号异物，(x1，y1)为异物坐标，位于x轴方向的x1处和在y轴方向的y1处。将检测到的所有异物横、纵坐标分别进行大小排序，例如得到的3个异物的坐标，分别为1(x1，y1)、2(x2，y2)、3(x3，y3)，将异物的横、纵坐标进行从小到大的排序，结果为：
x2＜x1＜x3
y1＜y3＜y2
根据异物在智能算法中识别得到的位置关系，与扫描平面图中的异物一一对应，得到扫描平面图中所有异物的类型，所有异物的坐标由扫描平面图得到，将异物的信息传递给预警子***。以举例所示可知：
A1异物对应2号异物，坐标为(x2，y2)；
A2异物对应3号异物，坐标为(x3，y3)；
A3异物对应1号异物，坐标为(x1，y1)。
预警子***得到异物信息，在PC端8的施工现场平面图中展示异物类型以及位置并发出黄色预警，预警子***将异物的预警时间与该铁路路线上的列车通过时刻表进行比对。若预警时间处于列车通过的前10分钟，黄色预警升级为红色警报，施工安全管理部门派专人前往及时清除，确保在列车通过的前5分钟处置清除异物；若预警时间处于列车通过的前5分钟以内，立刻通知列车临时停车处置，等待异物清除，清除之后，列车方可恢复运行。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (6)

1.一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***的监测方法，基于一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***，其特征在于，所述***包括：
数据采集子***，用于对铁路界限区域进行监测覆盖，包括：
摄像头，布置于邻近铁路营业线的施工段上，用于采集侵入异物的画面；
激光雷达，与摄像头沿同一竖直方向上布置，能够实时扫描生成点云模型；
数据分析子***，包括：
数据缓存模块，用于接收并缓存摄像头与激光雷达发出的数据；
计算单元，包括计算单元A与计算单元B，计算单元A通过智能算法能够对摄像头采集的画面进行异物识别，获得异物类型信息，计算单元B对激光雷达检测的异物进行定位，获得异物位置信息；
预警子***，包括：
预警模块，对所述计算单元生成的异物类型信息及异物位置信息进行判断，当判断的异物类型信息与预警模块设定的异物类型相匹配后，判断异物位置是否位于铁路界限区域内，以确认风险，并根据预警时间与该铁路路线上的列车通过时刻表进行比对，生成含有风险信息的预警信号；
指令分发模块，用于将预警信号发送至PC端；
PC端，包括预警展示模块，用于对数据分析子***发出的风险信息进行展示并预警；
所述方法包括以下步骤：
S1，通过激光雷达扫描无异物时的邻近铁路营业线的施工段，获得基准点云模型；
S2，数据分析子***将摄像头采集的视频画面作透视变换，得到视频画面在世界坐标系下的坐标，然后，在施工范围内建立局部坐标系，计算单元A利用智能算法进行目标检测，实时识别侵入铁路的异物，计算单元B对侵入异物定义编号与坐标Am(Xm，Ym)；
其中，所述Am表示A类m号异物，(Xm，Ym)为异物坐标，位于X轴方向的Xm处和位于Y轴方向的Ym；
S3，当S2步骤中检测发现有异物侵入铁路界限区域内时，将激光雷达实时扫描的点云模型与所述S1步骤得到的基准点云模型进行配准比对，在激光雷达扫描平面图中定义一个与摄像头同样的局部坐标系，获得异物在扫描平面图中的坐标m(xm，ym)；
其中m为扫描平面图中的m号异物，(xm，ym)为异物坐标，位于x轴方向的xm处和在y轴方向的ym处；
S4，数据分析子***根据异物在智能算法识别中的位置关系，与扫描平面图中的异物一一对应，得出扫描平面图中所有异物的类型与异物的位置坐标，并传递给预警子***；
其中，所有异物的位置坐标由扫描平面图中真实坐标得出；
S5，通过预警模块进行判断并生成含有风险信息的预警信号，指令分发模块传达，由PC端的施工现场平面图中展示异物类型、位置以及风险级别，并做出预警行动。
2.根据权利要求1所述的一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***的监测方法，其特征在于，所述摄像头与所述激光雷达至少分别布置有两组，且分别布置于铁路界限的边角上，以实现对铁路界限区域全部监测覆盖。
3.根据权利要求2所述的一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***的监测方法，其特征在于，两组所述摄像头与所述激光雷达位于所述铁路营业线路的两侧且位于所述铁路营业线路的垂直线上分布，用于分别检测两侧的异物侵入。
4.根据权利要求1所述的一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***的监测方法，其特征在于，所述S4步骤中的预警行动为：
若预警时间处于列车通过的前10分钟，黄色预警升级为红色警报，施工安全管理部门派专人前往及时清除，确保在列车通过的前5分钟处置清除异物；
若预警时间处于列车通过的前5分钟以内，立刻通知列车临时停车处置，等待异物清除，清除之后，列车方可恢复运行。
5.根据权利要求1所述的一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***的监测方法，其特征在于，在所述S2步骤中，对所述摄像头视频画面做透视变换，得到视频画面在相机坐标系下的坐标之后，相机坐标系Oc-XcYcZc到世界坐标系，通过相机外参矩阵R、T进行转化，R为单位正交旋转矩阵，T为三维平移矢量，以施工范围靠近铁路运行侧的一个边界点为原点，顺铁路方向为Y轴，垂直铁路运行的方向为X轴，最终仅保留x坐标与y坐标，测出新建坐标系是世界坐标系逆时针旋转α角度，测出新建坐标系的原点在世界坐标系的位置为(a，b)，通过以下坐标转换公式得到在新建局部坐标系下异物的位置(x，y)：
6.根据权利要求1或5所述的一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测***的监测方法，其特征在于，对激光雷达的扫描平面图建立与摄像头一样的局部坐标系，以施工范围靠近铁路运行侧的一个边界点为原点，顺铁路方向为y轴，垂直铁路运行方向的为x轴，激光雷达自带坐标系原点为自身所在位置，新建坐标系的坐标轴是激光雷达自带的坐标系逆时针旋转角度β，测出新建坐标系的原点在自带坐标系的位置为(c，d)，在自带坐标系下的坐标为(X，Y)，通过以下坐标转换公式得到在新建局部坐标系下异物的位置(x，y)：
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