一种铁路异物侵限检测系统及检测方法技术方案

本发明专利技术公开一种铁路异物侵限检测系统及检测方法，该系统包括至少一个监控单元和与监控单元连接的嵌入式异物侵限检测单元，远程监控服务器；嵌入式异物侵限检测单元包括：图像采集芯片，用于实时采集监控单元拍摄的待检测铁路区域的图像数据；FPGA，用于通过背景差分逐帧判别所述图像数据中是否存在目标，若是则提取目标的特性组成目标的特征向量；微处理器，用于根据目标的特征向量对图像数据进行异物侵限判别；远程监控服务器，用于对各嵌入式异物侵限检测平台发送的报警信息进行确认并通知相关区域的列车。本发明专利技术所述技术方案识别速度快，检测效率高，报警准确，适合用于需要长距离铁路沿线异物侵限检测的场合。

【技术实现步骤摘要】
一种铁路异物侵限检测系统及检测方法
本专利技术涉及铁路线路安全维护领域。更具体地，涉及一种铁路异物侵限检测系统及检测方法。
技术介绍
异物侵限是指铁路设施以外的达到一定质量和体积的固体物体因为外力作用，闯入了铁路线路，对铁路线路和列车行车安全造成威胁的行为。其多发于公路跨铁路地段、公路与铁路并行紧邻地段、施工路段附近、铁路正线以及山区中可能发生坍塌落石地段，因此具有突发性、无规律性和不可预测性的特点。铁路异物侵限的检测主要分为接触式和非接触式检测两类。接触式检测系统主要包括单电网检测系统、双电网检测系统以及光纤光栅检测系统。他们都具备较高的灵敏度，对于接触性质的异物能够较为快速准确的判断做出反应，同时外界的干扰对其影响也较小。但是他们的前期安装成本较高，工作量大。同时，对于落入轨道中间的异物无法做出判断，对于未接触轨道的异物以及体积和重量较小的异物也无法做出相应的警报。非接触式检测系统主要包括微波、雷达、红外线、激光以及图像检测。他们共同的特点是安装相对简单，实现异物检测功能也相较容易，同时，不会受到异物是否落入地面的限制，对于悬在线路上方的异物有很好的检测作用。但是，他们容易受到外界干扰以致降低精准性，从而引起误报，这是限制这类检测系统的最主要原因。通过综合比较几类检测系统，可以发现图像检测因其安装简单、维护工作量小、检测功能较为完善的特点逐渐使用在很多特殊的检测地段。对于因天气或者光照等外界因素的干扰使得灵敏度降低的问题，不像其他非接触式检测系统无能为力，图像检测系统可以通过改进算法的方式加以完善，提高检测精度，降低误报率。但目前国内外大多数系统采用嵌入式采集结合PC图像处理的方式，这种方式异物检测实时性较差，针对较长线路的检测时，也无法实现沿线密集式的布置。因此，需要提供一种判别准确率高、实时性强并且能够沿线密集式布置的铁路异物侵限检测系统及检测方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种判别准确率高、实时性强并且能够沿线密集式布置的铁路异物侵限检测系统及检测方法。为达到上述目的，本专利技术采用下述技术方案：一种铁路异物侵限检测系统，该系统包括：至少一个监控单元和与监控单元连接的嵌入式异物侵限检测单元，远程监控服务器；嵌入式异物侵限检测单元包括：图像采集芯片，用于实时采集监控单元拍摄的待检测铁路区域的图像数据；现场可编程门阵列FPGA，用于通过背景差分逐帧判别图像数据中是否存在目标，若是则提取目标的特性组成目标的特征向量；微处理器，用于根据目标的特征向量对图像数据进行异物侵限判别，包括：根据目标的特征向量对目标进行基于支持向量机SVM的目标分类，若目标为异物，则对目标进行基于Kalman滤波的跟踪并预测目标的运动趋势，若目标有侵限趋势则发出报警信息；若目标为列车或目标无侵限趋势则对下一帧图像数据进行异物侵限判别；远程监控服务器，用于对各嵌入式异物侵限检测平台发送的报警信息进行确认并通知相关区域的列车。优选地，嵌入式异物侵限检测单元还包括分别与FPGA和微处理器连接的存储器，分别用于存储目标的特征向量和报警信息。优选地，FPGA和微处理器采用由微处理器至FPGA传输的单向GPIO模拟地址总线、双向数据总线和双向控制总线连接。优选地，特征向量包括：高宽比、占空比、面积及灰度均值。一种如前文所述系统的铁路异物侵限检测方法，该方法包括如下步骤：S1、实时拍摄待检测铁路区域的图像并采集图像数据；S2、通过背景差分逐帧判别图像数据中是否存在目标，若存在则提取目标的特征组成目标的特征向量，若不存在则继续判别下一帧图像数据；S4、分类判别目标的特征向量，若目标为列车则转入步骤S2，若目标为异物则转入步骤S5；S5、根据监测区域的区域划分规则判别目标所处的区域，对目标进行基于Kalman滤波的跟踪并预测目标的运动趋势，若目标有侵限趋势则发出预警信息，流程结束；若目标无侵限趋势则转入步骤S2。优选地，在步骤S2之后且在步骤S4之前还包括如下步骤：S3、判断该图像数据是否存在光照失真，若是则提高背景更新率并转入步骤S2，若否则转入步骤S4。优选地，步骤S5进一步包括如下子步骤：若目标处于安全区域则转入步骤S2，若目标处于预警区域，则将该目标与上一帧图像数据内各目标进行匹配，如果有配对目标，则判别该目标已被跟踪的帧数是否达到预警区域值，若达到则对目标进行趋势预测，若有侵限趋势则对该目标进行报警，若没有侵限趋势则转入步骤S2；如果该目标没有配对目标或已被跟踪的帧数未达到预警区域值，则采用Kalman滤波对该目标下一帧可能所处的位置进行预测，若目标处于警戒区域，则将该目标与上一帧图像数据内各目标进行匹配，如果有配对目标，则判别该目标已被跟踪的帧数是否达到警戒区域值，若达到且该目标均处于警戒区域则发起报警，若未达到或该目标非均处于警戒区域则采用Kalman滤波对该目标下一帧可能所处的位置进行预测。优选地，特征向量包括：高宽比、占空比、面积及灰度均值。优选地，预警区域值为10帧，警戒区域值为3帧。优选地，监测区域的区域划分规则为：轨道的5倍轨距以外的区域为安全区域；轨道的3.4倍轨距至5倍轨距之间且包含5倍轨距的区域为预警区域；轨道的3.4倍轨距以内且包含3.4倍轨距的区域为警戒区域。本专利技术的有益效果如下：本专利技术所述技术方案，将算法与采集部分相结合统一置于系统前端，使得每个独立的检测节点都具备分析报警能力，这样极大的缓解了远程监控服务器端的运算压力，提高了系统的实时检测能力，同时由于成本低廉，检测节点可以密集式的布置在线路沿线，实现长距离不间断的异物侵限检测能力。相比人工检测和其他检测方式，本专利技术所述技术方案识别速度快，检测效率高，报警准确，适合用于需要长距离铁路沿线异物侵限检测的场合。附图说明下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的说明。图1示出铁路异物侵限检测系统的结构图。图2示出铁路异物侵限检测系统中一个检测节点的结构图。图3示出铁路异物侵限检测方法的基本流程图。图4示出铁路异物侵限检测方法的流程图。图5-a至5-g示出铁路异物侵限检测系统报警结果示意图。具体实施方式为了更清楚地说明本专利技术，下面结合优选实施例和附图对本专利技术做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本专利技术的保护范围。如图1所示，本实施例提供的铁路异物侵限检测系统分为两个部分，线路沿线部分和远程监控服务器部分。线路沿线部分由多个检测节点组成，每个节点包含一个监控单元和一个嵌入式异物侵限检测单元，主要负责检测区域的图像采集和判别，并且将判别出的报警图像通过以太网传递到远程监控服务器。远程监控服务器由服务器和监控终端组成，主要负责对线路沿线各检测节点发送的报警信息进行确认以及通知相关列车做出应急响应。监控单元为单目摄像机。如图2所示，本实施例中的基于目标识别与跟踪的嵌入式异物侵限检测单元主要由微处理器ARM与现场可编程门阵列FPGA两块芯片组成，负责图像的采集、处理、传输、信息储存几个方面的功能，其中，FPGA结合一块图像采集芯片与三块SRAM存储器用于图像数据的采集和预处理，对采集到的图像数据的预处理主要包括对采集到的图像数据进行背景差分和特征提取，具体本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种铁路异物侵限检测系统，其特征在于，该系统包括：至少一个监控单元和与监控单元连接的嵌入式异物侵限检测单元，远程监控服务器；嵌入式异物侵限检测单元包括：图像采集芯片，用于实时采集监控单元拍摄的待检测铁路区域的图像数据；现场可编程门阵列FPGA，用于通过背景差分逐帧判别所述图像数据中是否存在目标，若是则提取目标的特性组成目标的特征向量；微处理器，用于根据目标的特征向量对图像数据进行异物侵限判别，包括：根据目标的特征向量对目标进行基于支持向量机SVM的目标分类，若目标为异物，则对目标进行基于Kalman滤波的跟踪并预测目标的运动趋势，若目标有侵限趋势则发出报警信息；若目标为列车或目标无侵限趋势则对下一帧图像数据进行异物侵限判别；远程监控服务器，用于对各嵌入式异物侵限检测平台发送的报警信息进行确认并通知相关区域的列车。

【技术特征摘要】
1.一种铁路异物侵限检测系统，其特征在于，该系统包括：至少一个监控单元和与监控单元连接的嵌入式异物侵限检测单元，远程监控服务器；嵌入式异物侵限检测单元包括：图像采集芯片，用于实时采集监控单元拍摄的待检测铁路区域的图像数据；现场可编程门阵列FPGA，用于通过背景差分逐帧判别所述图像数据中是否存在目标，若是则提取目标的特性组成目标的特征向量；微处理器，用于根据目标的特征向量对图像数据进行异物侵限判别，包括：根据目标的特征向量对目标进行基于支持向量机SVM的目标分类，若目标为异物，则对目标进行基于Kalman滤波的跟踪并预测目标的运动趋势，若目标有侵限趋势则发出报警信息；若目标为列车或目标无侵限趋势则对下一帧图像数据进行异物侵限判别；远程监控服务器，用于对各嵌入式异物侵限检测单元发送的报警信息进行确认并通知相关区域的列车。2.根据权利要求1所述的铁路异物侵限检测系统，其特征在于，所述嵌入式异物侵限检测单元还包括分别与FPGA和微处理器连接的存储器，分别用于存储目标的特征向量和报警信息。3.根据权利要求1所述的铁路异物侵限检测系统，其特征在于，所述FPGA和微处理器采用由微处理器至FPGA传输的单向GPIO模拟地址总线、双向数据总线和双向控制总线连接。4.根据权利要求1所述的铁路异物侵限检测系统，其特征在于，所述特征向量包括：高宽比、占空比、面积及灰度均值。5.一种如权利要求1所述系统的铁路异物侵限检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、实时拍摄待检测铁路区域的图像并采集图像数据；S2、通过背景差分逐帧判别所述图像数据中是否存在目标，若存在则提取目标的特征组成目标的特征向量，若不存在则继续判别下一帧图像数据；S4、分类判别目标的特征向量，若目标为列车则转入步骤S2，若目标为异物则转入步骤S5；S5、根据监测区域的...

【专利技术属性】
技术研发人员：史红梅，余祖俊，朱力强，王尧，郭保青，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京;11