本发明专利技术提供了一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测系统及监测方法，包括：数据采集子系统，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，数据分析子系统，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，预警子系统，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。本发明专利技术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。性和效率。性和效率。
【技术实现步骤摘要】
一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测系统及监测方法
[0001]本专利技术涉及铁路营业线施工
，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系统及监测方法。
技术介绍
[0002]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。
[0003]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，但是目前视频监控系统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。
技术实现思路
[0004]本专利技术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系统及监测方法，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。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测系统，包括：
[0006]数据采集子系统，用于对铁路界限区域进行监测覆盖，包括：
[0007]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；
[0008]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；
[0009]数据分析子系统，包括：
[0010]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；
[0011]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；
[0012]预警子系统，包括：
[0013]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；
[0014]指令分发模块，用于将预警信号发送至PC端；
[0015]PC端，包括预警展示模块，用于对数据分析子系统发出的风险信息进行展示并预警。
[0016]作为本专利技术的进一步改进，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。
[0017]作为本专利技术的进一步改进，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。
[0018]本专利技术还公开了一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测系统的监测方法，包括以下步骤：
[0019]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；
[0020]S2，数据分析子系统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(X
m
，Y
m
)；
[0021]其中，所述Am表示A类m号异物，(X
m
，Y
m
)为异物坐标，位于X轴方向的X
m
处和位于Y轴方向的Y
m
；
[0022]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(x
m
，y
m
)；
[0023]其中m为扫描平面图中的m号异物，(x
m
，y
m
)为异物坐标，位于x轴方向的x
m
处和在y轴方向的y
m
处；
[0024]S4，数据分析子系统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，并传递给预警子系统；
[0025]其中，所有异物的位置坐标由扫描平面图中真实坐标得出；
[0026]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。
[0027]作为本专利技术的进一步改进，所述S4步骤中的预警行动为：
[0028]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；
[0029]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。
[0030]作为本专利技术的进一步改进，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O
c
‑
X
c
Y
c
Z
c
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)：
[0031][0032]作为本专利技术的进一步改进，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)：
[0033][0034]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0035](1)本专利技术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，通过给每个本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测系统，其特征在于，包括：数据采集子系统，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；数据分析子系统，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；预警子系统，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，用于对数据分析子系统发出的风险信息进行展示并预警。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系统，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系统，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.基于权利要求1所述一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测系统的监测方法，其特征在于，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，数据分析子系统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(X
m
，Y
m
)；其中，所述Am表示A类m号异物，(X
m
，Y
m
)为异物坐标，位于X轴方向的X
m
处和位于Y轴方向的Y
m
；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(x
【专利技术属性】
技术研发人员：茅建校，王浩，朱涨鑫，谢以顺，孙超，张广进，唐建章，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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