一种矿用电机车防撞检验方法技术

本发明专利技术公开了防撞检验技术领域的一种矿用电机车防撞检验方法，包括有防爆摄像头、Mini服务器、存储模块、供电模块、通信控制器与隔爆壳体；步骤一：防爆摄像头采集实时的视频数据传输到Mini服务器中，用户可设置单个备份视频的时长与备份视频的总数，Mini服务器根据用户的设置在存储模块中进行自动备份，当已备份的视频总数超过用户设置的视频的总数时，Mini服务器可自动进行旧视频清理，只需一个单目摄像头即可实现功能，在保证精度的同时，减少了成本；系统结构采用模块化设计，可重构性强，拓展性和兼容性好；使用Mini服务器可以提供更好的计算性能和开发支持，后续可在该平台上搭建更多的功能框架。上搭建更多的功能框架。上搭建更多的功能框架。

【技术实现步骤摘要】
一种矿用电机车防撞检验方法


[0001]本专利技术涉及防撞检验
，具体为一种矿用电机车防撞检验方法。

技术介绍

[0002]电机车无人驾驶是实现无人矿山的重要组成部分，无人驾驶技术把司机从井下繁重的工作中解放出来，配合科学决策车辆调度技术能够降低机车的空载率，在运输效率和安全性上具有明显的优势和现实意义。
[0003]电机车行进路线上可能会有井下工作人员、掉落的煤堆或其他电机车占用轨道，无人驾驶技术最基本的功能即对前方障碍物进行识别并采取制动措施，防止发生伤人、翻车和追尾事故。
[0004]与传统的防碰撞检测相比，井下电机车的防碰撞检测环境限制更为苛刻。井下光线很弱，亮度低，有大量灰尘，湿度高，且常常伴有淋水和腐蚀。电机车运行中还会伴有震动、挤压等情况。这些恶劣的工作环境使得防碰撞检测平台的实际工作条件变得很复杂，且所有设备都要满足本安防爆要求，这些都成为了井下防碰撞检测急需解决的技术难点，基于此，本专利技术设计了一种矿用电机车防撞检验方法以解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种矿用电机车防撞检验方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种矿用电机车防撞检验方法，包括有防爆摄像头、Mini服务器、存储模块、供电模块、通信控制器与隔爆壳体；
[0007]步骤一：防爆摄像头采集实时的视频数据传输到Mini服务器中，用户可设置单个备份视频的时长与备份视频的总数，Mini服务器根据用户的设置在存储模块中进行自动备份，当已备份的视频总数超过用户设置的视频的总数时，Mini服务器可自动进行旧视频清理；
[0008]步骤二：Mini服务器捕获实时的视频数据后转发到图像处理程序，该程序包含目标识别，目标测距、重叠度检测、车道线检测的功能；
[0009]步骤三：图像处理程序处理完一帧的视频数据即可将结果数据包传给逻辑处理程序，该程序可读取用户自定义的参数：距离阈值、重叠度阈值，在图像处理完成每一帧图片后，服务器会给出一个二进制数据包，格式如下[[类别1，距离1，重叠度1],[类别2，距离2，重叠度2],
……
[类别n，距离n，重叠度n]]。
[0010]服务器内通信程序(C++/Rust)会对数据包进行解析处理，以轨道的位置为基准，结合机车防碰撞操作距离的阈值Tl，假设重叠度阈值为[Tc_min,Tc_max]，通过逻辑算法完成处理后将警报信号通过TCP/CAN协议传递给通信控制器；
[0011]步骤四：当经过逻辑处理程序解析后的结果数据包满足不同的阈值区间逻辑处理程序将得到不同的警报信号，按照等级分别为绿色为安全信号、蓝色为存在隐患信号、红色
为危险信号；
[0012]步骤五：最后通信程序通过TCP协议将警报信号发送给后端的通信控制器，由其控制电机车做出相应动作。
[0013]优选的，步骤二中图像备份策略采用多线程程序，线程T1负责将图像采集的数据直接转发到图像处理模块，线程T2负责将图像数据拷贝到本地磁盘，并以时间戳命名保存文件，系统可设置单次存储的视频时长Ts和本地能够存储视频的最大数量Nmax。
[0014]优选的，图像清理策略为系统每次启动时检测存储位置的数据个数N，判断N是否大于设置的最大存储个数Nmax，如果大于则按照时间戳顺序遍历删除最早的一个视频，N减一，然后再次判断N的个数，如果此时小于Nmax则存储新的视频，N加一，否则再次重复删除视频操作；当存储完视频N加一后，下一次的视频到来依旧需要判断N的数目是否大于Nmax，当发生系统中断则退出系统关闭设备。
[0015]优选的，通过Mini服务器内部的AI处理程序能自动识别机车前方障碍物属性、距离等参数信息，并根据用户设定的安全阈值参数智能做出判断，将警报信号传送给通信控制器，通信控制器控制机车采取相应措施。
[0016]优选的，目标检测中将单个卷积神经网络(CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。
[0017]优选的，对于每个网格，网络都会预测一个边界框和与每个类别相对应的概率。
[0018]每个边界框可以使用四个描述符进行描述：
[0019]1.边界框的中心；
[0020]2.高度；
[0021]3.宽度；
[0022]4.值映射到对象所属的类；
[0023]此外，该算法还可以预测边界框中存在对象的概率；如果一个对象的中心落在一个网格单元中，则该网格单元负责检测该对象；每个网格中将有多个边界框；在训练时，我们希望每个对象只有一个边界框；因此，我们根据哪个Box与ground truth box的重叠度最高，从而分配一个Box来负责预测对象；
[0024]最后，我们对每个类的对象应用一个称为“非最大抑制(Non Max Suppression)”的方法来过滤出“置信度”小于阈值的边界框；
[0025]优选的，目标测距为用相似三角形计算物体或者目标到相机的距离，将使用相似三角形来计算相机到一个已知的物体或者目标的距离，假设有一个宽度为W的目标或者物体；然后将这个目标放在距离的相机为D的位置；用相机对物体进行拍照并且测量物体的像素宽度P；
[0026]这样就得出了相机焦距的公式：F＝(PxD)/W
[0027]当继续将的相机移动靠近或者离远物体或者目标时，可以用相似三角形来计算出物体离相机的距离：D
’
＝(WxF)/P。
[0028]优选的，首先根据摄像机标定原理，获得摄像机的内参矩阵；
[0029]然后，采集含有目标的单帧图像，并识别出图像中目标所在区域，计算出该区域像素坐标纵坐标最大值，及其对应的横坐标的平均值，将得到的坐标作为观测点；
[0030]最后，基于图像像素点获得观测点在世界坐标系下的三维信息，根据观测点在体
坐标系下的三维信息计算观测点的距离
[0031]包括以下步骤：
[0032]步骤一、对单目摄像机进行标定，获取摄像机的内参矩阵[fx,0,u0；0,fy,v0；0,0,1]；
[0033]步骤二、通过已标定的单目摄像机拍摄含有目标的单帧图像，并对获得的图像进行处理，提取目标区域，计算出该区域像素坐标纵坐标最大值，及其对应的横坐标的平均值，将组合得到的坐标作为观测点P；
[0034]步骤三、根据摄像机标定原理，由观测点的像素坐标Pp(u,v)可以获得观测点在体坐标系下的三维坐标值Pb(xb,yb,zb)，进而可以计算出观测点的距离，具体方法如下所示：
[0035]1)由步骤一可以获得摄像机的内参矩阵，由步骤二可以获得观测点的像素点，则其中λ表示观测点处光线与摄像机光轴夹角，y表示观测点在图像坐标系下的纵坐标，y0表示摄像机光心在图像坐标系的纵坐标，f表示摄像机焦距。
[0036]进一步化简为到像素坐标系，其关系如下：
[0037]其中v表示观测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种矿用电机车防撞检验方法，其特征在于，包括有防爆摄像头、Mini服务器、存储模块、供电模块、通信控制器与隔爆壳体；步骤一：防爆摄像头采集实时的视频数据传输到Mini服务器中，用户可设置单个备份视频的时长与备份视频的总数，Mini服务器根据用户的设置在存储模块中进行自动备份，当已备份的视频总数超过用户设置的视频的总数时，Mini服务器可自动进行旧视频清理，防爆摄像头的数量可根据实际的使用安放位置设置多个安放点，每个安放点配备有检测通电线路，用于检测摄像头是否故障，若故障使用则配用报警器进行报警处理，该报警器为光电报警器，检测通电线路为设置与防爆摄像头和总电线路串联的检测光电报警器，若存在不通电的情况则光电报警器熄灭；步骤二：Mini服务器捕获实时的视频数据后转发到图像处理程序，该程序包含目标识别，目标测距、重叠度检测、车道线检测的功能；步骤三：图像处理程序处理完一帧的视频数据即可将结果数据包传给逻辑处理程序，该程序可读取用户自定义的参数：距离阈值、重叠度阈值，在图像处理完成每一帧图片后，服务器会给出一个二进制数据包，格式如下[[类别1，距离1，重叠度1],[类别2，距离2，重叠度2],
……
[类别n，距离n，重叠度n]]；服务器内通信程序(C++/Rust)会对数据包进行解析处理，以轨道的位置为基准，结合机车防碰撞操作距离的阈值Tl，假设重叠度阈值为[Tc_min,Tc_max]，通过逻辑算法完成处理后将警报信号通过TCP/CAN协议传递给通信控制器；步骤四：当经过逻辑处理程序解析后的结果数据包满足不同的阈值区间逻辑处理程序将得到不同的警报信号，按照等级分别为绿色为安全信号、蓝色为存在隐患信号、红色为危险信号；步骤五：最后通信程序通过TCP协议将警报信号发送给后端的通信控制器，由其控制电机车做出相应动作。2.根据权利要求1所述的一种矿用电机车防撞检验方法，其特征在于：步骤二中图像备份策略采用多线程程序，线程T1负责将图像采集的数据直接转发到图像处理模块，线程T2负责将图像数据拷贝到本地磁盘，并以时间戳命名保存文件，系统可设置单次存储的视频时长Ts和本地能够存储视频的最大数量Nmax。3.根据权利要求2所述的一种矿用电机车防撞检验方法，其特征在于：图像清理策略为系统每次启动时检测存储位置的数据个数N，判断N是否大于设置的最大存储个数Nmax，如果大于则按照时间戳顺序遍历删除最早的一个视频，N减一，然后再次判断N的个数，如果此时小于Nmax则存储新的视频，N加一，否则再次重复删除视频操作；当存储完视频N加一后，下一次的视频到来依旧需要判断N的数目是否大于Nmax，当发生系统中断则退出系统关闭设备。4.根据权利要求1所述的一种矿用电机车防撞检验方法，其特征在于：通过所述Mini服务器内部的AI处理程序能自动识别机车前方障碍物属性、距离等参数信息，并根据用户设定的安全阈值参数智能做出判断，将警报信号传送给通信控制器，通信控制器控制机车采取相应措施。5.根据权利要求1所述的一种矿用电机车防撞检验方法，其特征在于：目标检测中将单个卷积神经网络(CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界
框。6.根据权利要求5所述的一种矿用电机车防撞检验方法，其特征在于：对于每个网格，网络都会预测一个边界框和与每个类别相对应的概率；每个边界框可以使用四个描述符进行描述：1.边界框的中心；2.高度；3.宽度；4.值映射到对象所属的类；此外，该算法还可以预测边界框中存在对象的概率；如果一个对象的中心落在一个网格单元中，则该网格单元负责检测该对象；每个网格中将有多个边界框；在训练时，我们希望每个对象只有一个边界框；因此，我们根据哪个Box与ground truth box的重叠度最高，从而分配一个Box来负责预测对象；最后，我们对每个类的对象应用一个称为“非最大抑制(Non Max Suppression)”的方法来过滤出“置信度”小于阈值的边界框。7.根据权利要求1所述的一种矿用电机车防撞检验方法，其特征在于：所述目标测距为用相似三角形计算物体或者目标到相机的距离，将使用相似三角形来计算相机到一个已知的物体或者目标的距离，假设有一个宽度为W的目标或者物体；然后将这个目标放在距离的相机为D的位置；用相机对物体进行拍照并且测量物体的像素宽度P；这样就得出了相机焦距的公式：F＝(PxD)/W当继续将的相机移动靠近或者离远物体或者目标时，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雪男，卓文伟，马国强，檀义才，
申请(专利权)人：安徽中车瑞达电气有限公司，
类型：发明
国别省市：