[发明专利]轨道异物侵限检测系统及方法

权利要求书

1.一种轨道异物侵限检测系统,其特征在于，包括设置于轨道沿线单侧或双侧的多个图像采集单元、多个图像处理单元以及管理平台单元；

每个所述图像处理单元至少与两个所述图像采集单元通信连接，所述图像处理单元对所述图像采集单元所采集的图像信息进行处理，判断是否存在侵限；所述管理平台单元与图像采集单元的控制端通信连接，所述图像处理单元输出端与管理平台单元信息输入端通信连接。

2.根据权利要求1所述的轨道异物侵限检测系统,其特征在于，所述图像采集单元按设定距离间隔设置，且每个所述图像采集单元一一对应一个编号，形成一个关于图像采集单元的位置坐标系。

3.根据权利要求1所述的轨道异物侵限检测系统,其特征在于，所述图像采集单元、图像处理单元与所述管理平台单元之间为有线通信连接。

4.根据权利要求1所述的轨道异物侵限检测系统,所述管理平台单元包括管理平台服务器，还包括显示大屏和/或用户终端，所述管理平台服务器与图像处理单元通信连接，所述显示大屏、用户终端与管理平台服务器通信连接。

5.一种轨道异物侵限检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，设置于轨道沿线的图像采集单元实时采集其监控区域的图像信息，并发送至图像处理单元；

S2，图像处理单元根据图像信息生成列车行车安全限界，并判断列车行车限界是否存在异物侵限；当存在异物侵限时，将侵限信息发送至管理平台单元，所述侵限信息包括：侵限图像信息、侵限类型、图像采集单元的定位信息、异物定位信息；

S3，所述管理平台单元接收所述侵限信息，并展示于显示大屏上和/或发送至用户终端。

6.根据权利要求5所述的轨道异物侵限检测方法，其特征在于，列车行车限界生成步骤为：

A、对所采集的图像进行边缘检测：先对图像进行高斯滤波；再对高斯滤波后的图像采用一阶偏导的有限差分计算灰度值梯度的幅值和方向；然后对灰度值梯度幅值进行非极大值抑制；并采用双阈值算法对非极大值抑制后的图像进行灰度值检测，然后连接边缘；

B、对边缘检测后的图像进行直线判断：先对边缘检测后的图像进行霍夫空间变换；再对霍夫空间中相交于一点的线的数量进行判断，如果线的数量超过设置的相交线数量阈值，则判断该交点在二维空间中为直线，标记出该交点；然后再霍夫空间反变换，返回二维空间，完成图像中的直线判断；

C、水平方向相邻直线距离判断：在步骤B中得到的直线中，在同一水平线中查找直线的坐标点，并记录这些坐标点的x坐标，然后两两计算两条直线上坐标点的x坐标间距；

D、轨道标记：如果存在有两条直线上有3对或3对以上坐标点的x坐标间距小于间距阈值，将这些坐标点的中心点作为候选点；

找到候选点中最左侧与最右侧的候选点，标记为轨道侯选点；

F、虚拟限界绘制：

连接各个水平线的轨道候选点，获得轨行区左右轨道直线；将左、右轨道直线反向平移k个像素绘制虚拟限界，得到列车行车限界。

7.根据权利要求5所述的轨道异物侵限检测方法，其特征在于，异物检测方法：

步骤1、对输入的图像信息进行Vibe前视图数据更新，并将输入的图像存入两帧差分队列；

步骤2、对Vibe输出的前视图进行图像预处理，并进行轮廓查找，找到前视图中像素点块中像素点数超过设定像素点数阈值的部分，用目标矩形框标记；

步骤3、将目标矩形框像素坐标回溯至两帧差分队列；

步骤4、若矩形框不在列车行车限界内，认为列车行车限界内无异物；

若在列车行车限界内，则计算两帧差分队列图像中矩形框位置的像素均值与方差，以及对应的差值；若均值差值小于均值差设定值，方差差值小于方差设定值，且矩形框面积小于第一面积设定值，认为列车行车限界内无异物；否则，认为列车行车限界内有异物；

若矩形框面积大于第二面积设定值，第一面积设定值小于第二面积设定值，则认为列车行车限界可能内存在异物，将该图像信息上传至管理平台单元进行人工复核；

步骤5，利用机器学习对异物类型进行检测，得到侵限类型。

8.根据权利要求5所述的轨道异物侵限检测方法，其特征在于，异物定位方法为：

识别出异物以后，在图像中找到异物所处的轨道截面，再通过测距算法定位出异物的相对位置，该相对位置包括异物相对于图像采集单元的距离以及相对于站台的距离；

其中，异物相对于图像采集单元距离其中，C为光速，t为相机快门与光源延时；

根据图像采集单元编号得到图像采集单元的位置，则异物相对于站台的距离：S＝S'+Distance，其中S'为图像采集单元与站台之间的距离。