一种基于视频分析的轨道分路不良检测方法及系统

技术领域

本发明涉及铁路轨道电路分路领域，具体涉及一种基于视频分析的轨道分路不良检测方法及系统。

背景技术

从铁路轨道运行实际来看，轨道电路分路不良问题一直以来都是影响铁路安全运行的重要因素，从实际情况和历史统计数据来看，轨道电路分路不良问题在各种铁路区段特别是站内轨道时有发生，严重影响铁路的正常工作，甚至会造成重大安全事故，威胁乘客的生命财产安全。轨道电路分路不良发生概率相对比较高，一旦出现轨道电路分路不良导致列车进入相应区段而无法正常显示或显示错误信息的现象出现，可能会直接影响到列车的正常调度和安全运行。

从目前来看，铁路轨道电路分路不良问题是世界性的难题，会影响铁路列车运行的安全性和可靠性。因此，必须要加强对轨道电路分路不良的研究与分析，明确问题发生的具体原因并采取针对性的措施进行解决，减少电路分路不良故障的发生，为列车的安全运行提供良好的信号系统和数据支持。

针对分路不良问题，目前一般解决方案如下：

1)人工对轨道或道床及时进行清理，或采用轨道检测车进行检测。

2)微机监测系统实施监控，通过对铁路轨道电路的电压进行检测和维护，实现对电压等技术参数指标的合理化分配和布局，防止不通过载体之间出现显著的电压差。

3)引入电子高压脉冲轨道电路系统，通过使用高压脉冲轨道电路系统的应用，改善铁路电路系统运行环境。

但这些方案要不无法及时动态检测出轨道电路分路不良，有些需要借助人工或增加大量基础设施建设，有些存在检测精度不稳定，存在漏检的情况发生。

发明内容

针对以上问题本发明提出一种可以通过结合车站计算机联锁系统和车站视频分路不良的检测系统的双系统融合的分路不良检测方法。此方法既可以避免单系统检测率低的问题，且减少了人工和大量基建设施的建设成本。

所述检测方法包含以下步骤：

S1、从铁路站场采集第一图片数据，并按照轨道区域对第一图片数据进行编号；

S2、对编号的第一图片数据进行视觉分析，判断站场每条轨道的占用出清情况，以及根据编号判断所属的区域；

S3、根据所述轨道区域，将从第一图片数据获取的轨道占用出清情况与计算机联锁系统发送的对应轨道占用出清状态进行对比，判断轨道是否有分路不良；

S4、若视觉分析获取的轨道占用出清状态与计算机联锁系统发出的占用出清状态不一致，则轨道分路不良，并将该不良状态进行报警展示；若二者占用出清情况一致，则轨道分路正常，不进行报警。

具体地，所述S1包含以下步骤：

S11、站场摄像机将轨道视频数据发送给视频采集机，视频采集机对视频数据进行包括滤波、去噪、灰度转换处理；

S12、视频采集机将视频数据转化成第一图片数据，并对第一图片数据进行编号。

具体地，所述S2还包含以下步骤：

S21、按编号规则判断出第一图片数据所属轨道区域，

S22、结合静态站场的第二图片数据，使用机器学习和深度学习算法对采集的第一图片数据进行轨道区段车辆与背景分离，以减少背景、灯光的干扰；

S23、从第一图片数据中获取每条轨道的占用出清情况。

具体地，所述S3中不良轨道信息指的是：轨道区段实际为占用状态，但计算机联锁系统获取的该轨道区段为出清状态。

具体地，所述S4包含以下内容：

S41、将分路不良轨道信息及车站联锁码位信息发送给监测预警终端；

S42、监测预警终端获取分路不良信息后，实时显示车站站场图及码位信息，并发出报警。

进一步地，所述检测方法还包含：S5、将分路不良轨道的报警信息发送给包括微机监测系统、CTC系统。

为实现上述检测方法，本发明还提出一种基于视频分析的轨道分路不良检测系统，该检测系统包含：

摄像机，设置在站场轨道两端，用于监测轨道；

视频采集机，与摄像机连接，用于初步处理摄像机传输过来的视频数据，并将视频数据转换成第一图片数据；

分析服务器，与视频采集机连接，用于对第一图片数据进行分析处理获的各个轨道的占用出清状态；

诊断服务器，分别与分析服务器、计算机联锁系统连接，用于接收分析服务器发送的轨道的占用出清状态，并与计算机联锁系统发出的轨道占用出清状态对比，分析轨道的不良状态；

监测预警终端，与诊断服务器连接，用于接收诊断服务器发出的不良状态并实时显示车站站场图，若接收到不良状态则发出报警。

进一步地，按照摄像机所处的区域对摄像机进行编号。

进一步地，视频采集机按照摄像机编号对视频数据转换的各第一图片数据进行编号。

进一步地，所述分析服务器通过联锁接口机与计算机联锁系统连接。

进一步地，该检测系统还与微机监测系统、CTC系统连接；所述监测预警终端均与微机监测系统、CTC系统连接，用于将不良状态报警信息发送至微机监测系统、CTC系统。

综上所述，本发明提出的监测系统和方法采用结合视频智能分析系统和计算机联锁系统，通过采用传统技术和人工智能技术相结合，提高了分路不良检测的准确性；提出了一套供电务和车务人员使用的监控预警终端，实现分路不良实时检测并向相关维护和车务进路办理人员报警功能，并可将分路不良预警信息通过接口机发送给微机监测系统和CTC系统，避免了人工误判进路导致运输事故的风险；提出了以视频采集设备为基础，视频数据共享策略，通过架设一套车站视频采集系统满足多种应用需求，降低单套系统建设成本。

附图说明

图1为本发明的检测系统结构框图；

图2为本发明站场摄像机布置图；

图3为本发明的检测方法流程图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施方式对本发明提出的一种基于视频分析的轨道分路不良检测方法及系统作进一步详细说明。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使的包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本方法提出了一种基于视频分析的轨道分路不良检测方法，能够实现车站站内轨道占用出清状态的实时准确检测，并与车站计算机联锁系统结合，及时发现联锁系统的分路不良区段，并向电务及车务相关人员发送轨道区段分路不良报警，以避免由于轨道分路不良而导致的进路误办等行车事故的发生。

如图1所示，该检测方法基于一种检测系统实现，该检测系统包含摄像机1、视频采集机2、分析服务器3、诊断服务器4、监测预警终端5。如图2所示，所述摄像机1设置在站场各个轨道两端，对各个摄像机1按照所属轨道区域进行编号，用于监测各个轨道；视频采集机2与摄像机1连接，将摄像机1采集到的各路视频信号经过初步处理分析，如滤波、去噪、灰度转换等，然后转换成固定格式的第一图片数据，并按采集源进行图片编号，将编号的第一图片数据发送给分析服务器3；分析服务器3收到传送过来的各路第一图片数据后，按编号规则和时间判断出第一图片数据所属的轨道区域，同时结合大量静态站场的第二图片数据作为背景数据，使用机器学习和深度学习算法实现轨道区段车辆和背景分离，去除第一图片数据中背景干扰和灯光干扰等，从而从第一图片数据中准确识别出固定区域内轨道区段的占用出清情况；接着将输出的轨道区段占用出清状态转发给诊断服务器4，诊断服务器4通过联锁接口机与计算机联锁系统6连接，从计算机联锁系统6中获取车站的联锁信息，并结合车站轨道区段静态站场的第二图片数据、联锁信息中轨道占用出清状态及分析服务器3获得的轨道区段占用出清信息，判断轨道实际区段是否有占用，若发现轨道区段实际有车辆或机车占用，但从计算机联锁系统6获取的该轨道区段为出清状态，则判断该轨道区段为分路不良状态；此时诊断服务器4将计算出的轨道区段分路不良状态和车站联锁码位信息通过网络发送给监测预警终端5，监测预警终端5获取到的分路不良信息后，监测预警终端5实时显示车站站场图及码位信息，同时对发生分路不良的区段进行提示报警，向车务和电务人员发出分路不良报警；所述监测预警终端5还通过接口机与微机监测系统7或CTC系统8连接，并将分路不良轨道信息及报警信息发送给微机监测系统7或CTC系统8(调度集中系统)等其它系统。

为实现车站所有区域视频信息的有效采集和可视化，可对车站轨道区域进行分片及优化视频采集设备的布局。本方案针对车站站场图的轨道区段分布情况及站场实际情况按九宫格区域划分法进行轨道区域划分，具体车站安装的摄像机及画片示意图如图2所示。将车站按股道、站界无岔区段、车站咽喉区等设置视频采集片区，根据摄像机采集视频距离和范围在采集片区布设不同视距和广角的摄像机。考虑到轨道长度较长，且有车辆遮挡时无法通过摄像机采集到股道另外一端的视频信息，因此在股道两端分别架设摄像机实现股道的全覆盖。单个摄像机可以覆盖单个轨道也可覆盖多个轨道，可根据实际摄像机采集范围及画片大小来确定，但考虑到设计建设成本，按实际采用的摄像机性能结合站场图大小进行合理建模，以计算出最小的摄像机安装方案，从而降低建设成本。

目前常用的视频区域划分方法是基于九宫格区域划分法，该方案利用布局文件实现，用M行N列的单元格填充整个车站的监控画面及车站站场图，通过设置合适的单元格即可确定划分区域。

同时我们针对铁路站场实际情况，结合站场进路，对该区域划分方法进行融合改进，在划定单元格区域时，充分考虑到联锁进路走形关系，所属道岔所属区段等情况，整合划分区域，将相互关联的区域划分到统一单元格内(或同一划定区域内)，减少车站区域划分数量，增加划分的合理性。

以图2的轨道分布为例，下面对实际摄像机安装位置和布局进行划分。摄像机编号名称规则：“站号_轨道号_方位”，如以站号为13，轨道号为6G，摄像机安装方位在右方为例，方位为R，因此该摄像机编号为13_6G_R。

视频采集机2通过摄像机编号可以方便的识别出该摄像机1采集的视频区域和对应的车站轨道区域。

通过将该站场图按九宫格区域划分法，结合站场图实际轨道布置情况，将图2中的整个站场图按5行4列进行划分布局。两边分别根据6条股道和进站咽喉区进行摄像机布置，考虑到中间轨道号IG、IIG为正线股道，因此采用单台宽视距摄像机实现两股道的覆盖，其他股道两边分别安装摄像机进行站场线路的全覆盖。进站站界无岔区段轨道号SSG\SMG\XJG\SJG分别安装摄像机进行区域采集，站界区域的摄像机还可实现对进站车辆和机车的视频跟踪功能。

基于上述的检测系统，本发明提出一种基于视频分析的轨道分路不良检测方法，参阅图3，该方法包含以下内容：

S1、从铁路站场采集第一图片数据，并按照轨道区域对第一图片数据进行编号；

S2、对编号的第一图片数据进行视觉分析，判断站场每条轨道的占用出清情况，以及根据编号判断所属的区域；

S3、根据轨道所属区域，与计算机联锁系统发出的对应轨道占用出清状态进行对比，判断轨道是否有分路不良；

S4、若视觉分析获取的轨道占用出清状态与计算机联锁系统发出的占用出清状态不一致，则轨道分路不良，并将该不良状态进行报警展示；否则轨道分路正常，不进行报警。

进一步地，所述S1包含以下步骤：

S11、站场摄像机将视频数据发送给视频采集机，视频采集机对视频数据进行包括滤波处理、去噪处理、灰度转换；

S12、视频采集机将视频数据转化成第一图片数据，并对第一图片数据进行编号。

进一步地，所述S2还包含以下步骤：

S21、按编号规则判断出第一图片数据所属轨道区域，

S22、利用静态站场的第二图片数据，使用机器学习和深度学习算法对采集的第一图片数据进行轨道区段车辆与背景分离，减少包括背景、灯光的干扰；

S23、从第一图片数据中获取每条轨道的占用出清情况。

进一步地，所述S3中不良轨道信息指的是：轨道区段实际为占用状态，但计算机联锁系统6获取的该轨道区段为出清状态。

进一步地，所述S4包含以下内容：将分路不良轨道信息及报警信息发送给包括微机监测系统7、CTC系统8。

本方法提出结合车站计算机联锁系统和视频智能分析技术来判断解决一直困扰铁路运输安全的分路不良问题，本方法可行性及可靠性高，随着铁路智能化发展，视频智能分析、人工智能等技术必然会为铁路疑难问题带来革命性的解决方案和途径。

综上所述，本发明提出的监测系统和方法采用结合视频智能分析系统和计算机联锁系统，通过采用传统技术和人工智能技术相结合，提高了分路不良检测的准确性；提出了一套供电务和车务人员使用的监控预警终端，实现分路不良实时检测并向相关维护和车务进路办理人员报警功能，并可将分路不良预警信息通过接口机发送给微机监测系统和CTC系统，避免了人工误判进路导致运输事故的风险；提出了以视频采集设备为基础，视频数据共享策略，通过架设一套车站视频采集系统满足多种应用需求，降低单套系统建设成本。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。