本系统提供了一种自动化的轨道侵限物检测与预警解决方案。该系统通过收集摄像头捕获的第一图像数据及其对应的天气状况,依据天气类型对图像进行预处理以提升图像质量,进而获取第二图像数据。系统还会根据当前的巡检模式确定摄像头的巡检范围和顺序。接着,系统会将预处理后的图像数据动态分配给站点服务器,并按照摄像头的巡检顺序对图像进行侵限物识别。一旦识别出侵限物,相关信息将被发送至中心服务器以触发预警机制。
背景技术
城市轨道交通以运量大、速度快、准时可靠、安全性强、节能环保等优势,在我国公共交通事业中发挥越来越大的作用。然而,伴随着城市轨道交通的高速发展,影响城市轨道交通运营安全的主要原因有:轨道因素、车辆因素、供电因素、信号系统因素以及人为因素等。轨道因素中,轨道上的立体行车空间内的障碍物极易带来列车破坏性撞击,甚至引发脱轨等严重事故,造成重大灾害和不可估量的损失,为了保证轨行区的行车安全,需要提前有效巡检且及时发现轨行区的异常情况(轨道侵限物等),进行实际处理保证轨道列车行车安全。
目前对于轨道交通领域内列车侵限物的发现与处理,一部分是靠人工巡视,需要大量人员参与,巡检周期长,巡检时间一般在晚上的车辆运行窗口期,难以在第一时间发现问题。还有一部分是通过轧道车来巡检轨行区的异常,再加上异物侵入事件具有突发性和不可预测性,也只能解决部分问题,对异物侵限无法实时监测。还有一部分是在轨道附近安装固定摄像头进行自动巡检,每个摄像头只能监控一定的范围,需要在轨道沿线布置大量摄像头,这种巡检虽然可以节省大量人工,但是这种巡检环境适应力差,但是摄像头在恶劣天气条件下(如大雨、大雪、雾霾等)和光线变化大情况下的性能会受到影响,导致图像质量下降,影响检测效果。同时侵限物检测需要实时处理和分析图像数据,因此需要大量的计算资源才能够保证巡检及时和准确性,在实际运行过程中,由于巡检模式的不同、轨道站点以及站点区间的服务器部署不同,且服务器并非都是专用于巡检,现有一般都是固定分配服务器,导致计算资源分配不平均,在需要大规模计算时,效率降低。
针对上述的现有技术存在问题设计一种轨道侵限物自动巡检预警方法是本发明研究的目的。
实现思路