[发明专利]一种车辆行驶检测方法及系统

说明书

技术领域

本发明实施例涉及扫描检测领域，尤其涉及一种车辆行驶检测方法及系统。

背景技术

随着铁路建设的飞速发展，确保铁路车辆行驶安全的任务越来越艰巨。车辆顶部出现异物或部件缺失、变形等异常现象都将对车辆的行驶安全造成重大隐患。

现有技术中，对行驶车辆的安全检测主要包括人工检测及非接触式检测两种方式，其中人工检测方式需要投入大量人力同时检测效率低下。而非接触式检测主要通过对摄像头获取的画面进行图像处理，进而完成检测的目的，该方式易受环境光、温湿度等条件的影响，且由于目标物结构的复杂性，检测效果不佳。

发明内容

本发明提供了一种车辆行驶检测方法及系统，以实现对行驶车辆进行更加高效的安全检测，同时降低了外部环境对检测结果的干扰。

第一方面，本发明实施例提供了一种车辆行驶检测方法，包括：

在车辆行驶过程中，利用激光扫描探测器实时扫描通过的行驶车辆，形成三维点云数据，并将所述三维点云数据发送至监控系统；

所述监控系统根据所述三维点云数据建立所述行驶车辆的三维空间模型；

所述监控系统将所述三维空间模型和标准模型进行实时比对，并根据比对结果进行报警处理。

第二方面，本发明实施例还提供了一种车辆行驶检测系统，包括：

数据获取模块，用于在车辆行驶过程中，利用激光扫描探测器实时扫描通过的行驶车辆，形成三维点云数据，并将所述三维点云数据发送至监控系统；

模型建立模块，用于所述监控系统根据所述三维点云数据建立所述行驶车辆的三维空间模型；

模型比对模块，用于所述监控系统将所述三维空间模型和标准模型进行实时比对，并根据比对结果进行报警处理。

本发明通过在车辆行驶过程中，利用激光扫描探测器实时扫描通过的行驶车辆，形成三维点云数据，并将三维点云数据发送至监控系统，监控系统再根据三维点云数据建立行驶车辆的三维空间模型并和标准模型实时比对，并根据比对结果进行报警处理，解决了现有检测方法带中图像分辨率低、识别率差及检测结果易受天气环境影响的问题，实现了高分辨率检测且识别效率大幅提高的目的。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的车辆行驶检测方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的对行驶车辆的车顶进行安全检测的示意图；

图3是本发明实施例三提供的对行驶车辆的车底进行安全检测的示意图；

图4为本发明实施例四提供的车辆行驶检测方法的流程图。

图5为本发明实施例五提供的车辆行驶检测系统的示意框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的车辆行驶检测方法的流程图，本实施例可适用于火车、高铁和地铁等车体表面是否存在异物、部件缺失或变形等异常现象的检测，该方法可以由监控系统和激光扫描探测器来执行，具体包括如下步骤：

步骤101、在车辆行驶过程中，利用激光扫描探测器实时扫描通过的行驶车辆，形成三维点云数据，并将所述三维点云数据发送至监控系统；

其中，利用激光扫描探测器实时扫描通过的行驶车辆，采用非接触目标的扫描方法，无需反射棱镜。优选的采用脉冲式扫描或相位式扫描，探测器自身主动发出激光，通过自身发射激光的回波直接得到数字信号，其形成的三维点云数据达到每秒数千至十万点。激光扫描探测器将扫描获取的三维点云数据自动发送传输至监控系统，优选的采用有线连接传输，也可采用无线网络进行传输。监控系统典型的布置在室内数据处理中心的大型服务器上，其部分功能也可在列车中控台实现。

步骤102、所述监控系统根据所述三维点云数据建立所述行驶车辆的三维空间模型；

其中，监控系统实时接收激光扫描探测器发送的三维点云数据，通过对三维点云数据的处理得到行驶车辆的三维空间模型。

步骤103、所述监控系统将所述三维空间模型和标准模型进行实时比对，并根据比对结果进行报警处理。

其中，监控系统通过自学习功能建立三维标准模型，将建立的行驶车辆的三维空间模型与标准模型进行整幅对比，该报警处理包括进行报警提示，也包括不报警，还可以设置报警条件，当比对结果符合报警条件时，进行报警，否则不报警。

该车辆行驶检测方法的工作原理：