專利名稱：鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，更進一步涉及視覺計算技術(shù)和移動通信技術(shù)領(lǐng)域中鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法。本發(fā)明將GPS衛(wèi)星定位系統(tǒng)、GIS地理信息系統(tǒng)、有線/無線/衛(wèi)星通信技術(shù)、計算機網(wǎng)絡(luò)、視頻監(jiān)控以及視覺計算有機地融合于一體，可對鐵路安全行車閉塞區(qū)間提供可視化監(jiān)控，并對安全行車要求距離內(nèi)的前方軌道占用情況進行預(yù)警，可以作為避免列車追尾、脫軌等事故的智能交通控制系統(tǒng)的重要組成部分。
背景技術(shù)：
目前，鐵路運行中通常保證行車安全使用的是閉塞區(qū)間自動控制系統(tǒng)，以讓列車之間保持一定的安全車距，但這套系統(tǒng)一旦出現(xiàn)信號故障，并且由于列車司機無法看清前方安全行車要求距離內(nèi)的軌道占用情況，就可能會造成列車追尾、脫軌等重大事故。目前，針對列車行車安全的監(jiān)控，現(xiàn)有以下技術(shù)韋湧民擁有的專利技術(shù)“鐵道行車安全保障系統(tǒng)”(申請?zhí)?00820222334. 3，授權(quán)公告號CN201291883Y)公開的方法是，司機佩帶用于在鐵道直線行車時觀測前方路況的紅外望遠放大電視全天候眼鏡，并在鐵路彎道一側(cè)布置攝像頭，通過無線網(wǎng)絡(luò)將視頻傳送給顯示器以供司機觀察前方彎道處的軌道路況。該專利技術(shù)存在的不足是，在列車高速行駛過程中，當(dāng)司機發(fā)現(xiàn)前方有危險時，采取緊急制動措施時，已無法滿足列車安全制動的距離要求。王大偉申請的專利“高速鐵路防追尾辦法(充要條件)”(申請?zhí)?01110256165. 1，申請公布號CN102358329A)公開了一種高鐵防追尾的技術(shù)方案。該方法通過高鐵前后列車司控人員間不間斷的直接聯(lián)絡(luò)，按規(guī)定通報列車運行的即時速度、方向和位置等狀況，及時發(fā)現(xiàn)相鄰兩列車之間的異常情況，以避免發(fā)生后車追尾。該方法存在的不足是，人工方式不間斷的聯(lián)絡(luò)，很難做到及時準(zhǔn)確。濟南鐵成奇石電子有限公司和熊式奇擁有的專利技術(shù)“鐵路道口綜合預(yù)警裝置”(申請?zhí)?01120232912. 3，授權(quán)公告號CN202124050U)公開的方法是，通過將道口兩側(cè)的紅外攝像機的監(jiān)控視頻傳輸?shù)杰囕d監(jiān)視器，實現(xiàn)了在通過道口、彎道等特殊地段時，列車司機能準(zhǔn)確掌握前方線路的情況。該專利技術(shù)存在的不足是，沒有實現(xiàn)在列車運行全過程中，不間斷地為列車司機顯示前方線路的情況，因此，當(dāng)前方軌道出現(xiàn)異常情況時，由于司機無法及時發(fā)現(xiàn)而可能造成追尾等事故的發(fā)生。桂林市思奇通信設(shè)備有限公司擁有的專利技術(shù)“鐵路行車安全自動監(jiān)控系統(tǒng)”(申請?zhí)?00720080920. 4，授權(quán)公告號CN201214435Y)公開的方法是，通過給監(jiān)控攝像機指定唯一的路段地址碼，自動監(jiān)控前方3 6公里路況。該專利技術(shù)存在的不足是，其自動監(jiān)控前方3 6公里的距離已不能滿足高速列車安全制動的距離要求，而人工給每臺監(jiān)控攝像機指定地址碼，也不利于監(jiān)控攝像機大規(guī)模、靈活、簡便的布設(shè)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對上述現(xiàn)有技術(shù)中鐵路安全行車閉塞區(qū)間自動控制系統(tǒng)可能出現(xiàn)信號故障的不足，以及現(xiàn)有技術(shù)中不能在行車的全過程中實現(xiàn)對6 20公里的超長距離的接力監(jiān)控問題，提出了一種涉及視覺計算技術(shù)和移動通信技術(shù)的鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法。實現(xiàn)本發(fā)明的具體思路是，利用智能監(jiān)控攝像機接力監(jiān)控列車行進過程中前方多個閉塞區(qū)間的軌道，通過視頻拼接技術(shù)讓列車司機和路局云監(jiān)控中心能夠看到前方8 10個閉塞區(qū)間的軌道占用情況，通過音頻混合技術(shù)使列車司機可以聽到前方軌道的音頻信息，通過各智能監(jiān)控攝像機實時判斷所監(jiān)控軌道的占用情況并發(fā)出預(yù)警信息，通過GPS定位數(shù)據(jù)實時動態(tài)監(jiān)控行進中的列車和其同軌道的前方相鄰列車的距離，解決了行車過程中列車司機不能看到和聽到前方8 10個閉塞區(qū)間的軌道占用情況，不能判斷和前方列車之間的距離的問題，從而為避免列車追尾、脫軌等事故提供方法支持。
本發(fā)明實現(xiàn)的具體步驟如下(I)系統(tǒng)初始化Ia)各智能監(jiān)控攝像機分別采集待監(jiān)控軌道的視頻信息；Ib)將軌道視頻信息通過無線信道發(fā)送給鐵路路局云監(jiān)控中心；Ic)路局云控制中心提取軌道視頻信息中所包含的GPS定位數(shù)據(jù)和高程數(shù)據(jù)；Id)存儲GPS定位數(shù)據(jù)和高程數(shù)據(jù)，作為對應(yīng)的智能監(jiān)控攝像機的初始化基準(zhǔn)數(shù)據(jù)；Ie)車載監(jiān)控系統(tǒng)向路局云監(jiān)控中心請求欲通過路段的各智能監(jiān)控攝像機的GPS基準(zhǔn)數(shù)據(jù)；If)利用Canny邊緣檢測算子計算各智能監(jiān)控攝像機的視頻圖像，存儲為標(biāo)準(zhǔn)紋理模板圖像。(2)實時發(fā)送視頻信息2a)各智能監(jiān)控攝像機分別采集待監(jiān)控軌道的視頻信息；2b)將軌道視頻信息通過無線信道發(fā)送給路局云監(jiān)控中心和車載監(jiān)控系統(tǒng)。(3)路局云監(jiān)控中心和車載監(jiān)控系統(tǒng)分別存儲所接收的監(jiān)控視頻。(4)用視頻信息判斷軌道的占用狀態(tài)4a)將各監(jiān)控視頻中的RGB彩色圖像通過亮度圖像轉(zhuǎn)換公式轉(zhuǎn)化為亮度圖像；4b)將亮度圖像通過直方圖均衡化公式進行直方圖均衡化；4c)對直方圖均衡化了圖像再通過亮度歸一化公式進行亮度歸一化；4d)利用Canny邊緣檢測算子計算歸一化的亮度圖像，得到其紋理圖像；4e)將紋理圖像與標(biāo)準(zhǔn)紋理模板圖像相減，得到差值圖像；4f)判斷差值圖像的能量是否大于給定的標(biāo)準(zhǔn)紋理模板圖像能量的10%，若大于，則認(rèn)為軌道被占用，執(zhí)行步驟(9);否則，執(zhí)行步驟(2)。(5)用音頻信息判斷軌道的占用狀態(tài)5a)智能監(jiān)控攝像機內(nèi)嵌噪音傳感器判斷軌道的占用狀態(tài)，如果當(dāng)前噪音分貝大于60分貝，則認(rèn)為軌道被行進中的列車占用，執(zhí)行步驟(9);否則，執(zhí)行步驟(2);5b)車載監(jiān)控中心將收到的各監(jiān)控視頻的音頻信號根據(jù)混音合成公式進行混音合成，通過音響設(shè)備播放，供列車司機人工監(jiān)聽識別前方軌道的占用狀態(tài)。(6)判斷路基是否沉降車載監(jiān)控系統(tǒng)提取各監(jiān)控視頻中的GPS高程信息，與步驟Id)中高程的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)相減，判斷得到的差值是否大于給定的高程閾值，若大于，則認(rèn)為所監(jiān)控的軌道存在沉降或坍塌，執(zhí)行步驟(9);否則，執(zhí)行步驟(2)。(7)視頻接力拼接車載監(jiān)控系統(tǒng)提取各監(jiān)控視頻中相同時間點的幀，根據(jù)各幀自帶的GPS定位數(shù)據(jù)，將提取到的幀以GPS定位數(shù)據(jù)為序，采用視頻接力拼 接方法，接力拼接為所監(jiān)控軌道的實時監(jiān)控視頻，顯示在監(jiān)控屏幕上，供列車司機人工觀察前方軌道的占用狀態(tài)。(8)監(jiān)控車距8a)根據(jù)車距公式計算軌道上各相鄰兩列車之間的車距，根據(jù)車速判斷車距是否小于安全距離，若小于，執(zhí)行步驟(9);否則，執(zhí)行步驟(2);Sb)路局云監(jiān)控中心根據(jù)各監(jiān)控視頻的GPS定位數(shù)據(jù)，融合GIS系統(tǒng)地理信息實時生成所轄路局內(nèi)所有線路上全部列車運行狀態(tài)的動態(tài)監(jiān)控視頻，實時顯示在監(jiān)控屏幕上。(9)報警9a)觸發(fā)語音報警功能，提示監(jiān)控人員處理；9b)觸發(fā)圖像報警模塊，在監(jiān)控屏幕上標(biāo)定報警位置，由監(jiān)控人員做進一步處理；9c)若監(jiān)控人員在10秒內(nèi)沒進行處理，系統(tǒng)將觸發(fā)車載監(jiān)控系統(tǒng)報警信息的自動處理功能；9d)處警完畢，轉(zhuǎn)步驟(2)。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點第一，由于本發(fā)明利用智能監(jiān)控攝像機接力監(jiān)控列車行進方向前方多個閉塞區(qū)間的軌道占用情況，能夠讓列車司機看到前方8 10個閉塞區(qū)間的軌道占用情況，解決了列車行進過程中司機不能看到前方8 10個閉塞區(qū)間的軌道占用情況問題，該方法的應(yīng)用有助于避免列車追尾和脫軌等安全事故。第二，由于本發(fā)明在視頻接力監(jiān)控中使用了視覺計算技術(shù)，各智能監(jiān)控攝像機能夠判斷所監(jiān)控軌道的占用情況，在軌道占用、軌道邊坡塌方、路基沉降、橋梁、涵洞、隧道等出現(xiàn)異常情況時，發(fā)出預(yù)警信息以避免脫軌和追尾等事故發(fā)生。第三，由于本發(fā)明在視頻接力監(jiān)控中使用了 GPS定位數(shù)據(jù)和GIS系統(tǒng)信息，可以實時動態(tài)監(jiān)控行進中的列車和其同軌道的前方相鄰列車的距離，解決了目前列車司機不能判斷和前方相鄰列車之間的距離問題，從而可以增加列車發(fā)車密度、提前避免追尾等事故發(fā)生。第四，由于本發(fā)明使用了視頻接力監(jiān)控中的音頻信息，通過音頻混合技術(shù)，使列車司機可以聽到前方軌道的音頻信息，輔助列車司機人工監(jiān)聽前方軌道的環(huán)境信息和占用情況，從而可以在大風(fēng)、暴雨、沙塵暴等惡劣天氣條件下提前減速和避免追尾、脫軌等事故發(fā)生。


圖I為本發(fā)明的流程圖2為本發(fā)明步驟7視頻接力拼接的梯形校正示意圖；圖3為本發(fā)明的梯形校正前的原圖；圖4為本發(fā)明的梯形校正后的結(jié)果圖；圖5為本發(fā)明的接力拼接結(jié)果圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做詳細的描述。參照圖1，實現(xiàn)本發(fā)明的具體步驟如下步驟I，系統(tǒng)初始化、將被監(jiān)控的軌道沿線每閉塞區(qū)間內(nèi)每間隔200米/400米位置處架設(shè)高清無線/有線智能監(jiān)控攝像機，各智能監(jiān)控攝像機分別采集待監(jiān)控的軌道視頻信息。智能監(jiān)控攝像機，包含CCD攝像機、紅外攝像機和亞毫米精度的雷達檢測成像系統(tǒng)。在白天或光照條件好的情況下驅(qū)動CCD攝像機模塊，而在晚上或濃霧、大雨、或降雪的情況下驅(qū)動紅外攝像機或亞毫米精度的雷達檢測成像系統(tǒng)。各智能監(jiān)控攝像機將監(jiān)控軌道的視頻信息通過無線信道發(fā)送給鐵路路局云監(jiān)控中心，路局云控制中心提取軌道視頻信息中所包含的GPS定位數(shù)據(jù)和高程數(shù)據(jù)，存儲GPS定位數(shù)據(jù)和高程數(shù)據(jù)，作為對應(yīng)的智能監(jiān)控攝像機的初始化基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。路局云控制中心利用Canny邊緣檢測算子計算各智能監(jiān)控攝像機的視頻圖像，存儲為標(biāo)準(zhǔn)紋理模板圖像，作為對應(yīng)的智能監(jiān)控攝像機的判斷軌道是否被占用的標(biāo)準(zhǔn)紋理模板圖像；列車車載監(jiān)控系統(tǒng)向路局云監(jiān)控中心請求欲通過路段的各智能監(jiān)控攝像機的GPS基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，作為判斷路基是否沉降的基準(zhǔn)。列車車載監(jiān)控系統(tǒng)向路局云監(jiān)控中心請求欲通過路段的各智能監(jiān)控攝像機的標(biāo)準(zhǔn)紋理模板圖像，作為判斷軌道是否被占用的標(biāo)準(zhǔn)紋理模板圖像。步驟2，實時發(fā)送視頻信息路基上架設(shè)的各智能監(jiān)控攝像機分別采集待監(jiān)控的軌道視頻信息，利用視覺計算技術(shù)進行是否有異常物體出現(xiàn)在軌道上的異常情況分析，廣播發(fā)送軌道視頻信息和報警信號“我是上行/下行線上的監(jiān)控像機，我當(dāng)前的時間是*#，我的GPS位置是*#，我處發(fā)現(xiàn)/無發(fā)現(xiàn)異常，請接收我的監(jiān)控視頻。”步驟3，監(jiān)控視頻接收和存儲車載監(jiān)控系統(tǒng)接到廣播后，判斷自己是否接收該GPS位置的視頻，若是則接收并存儲所傳輸?shù)谋O(jiān)控視頻，并根據(jù)異常信息報警給列車司機以進行減速、制動等；若不是，則什么也不做。路局云監(jiān)控調(diào)度中心接到各監(jiān)控攝像機監(jiān)控視頻和報警信息后，存儲相應(yīng)的監(jiān)控視頻，并進行決策判斷，以通知接近或處于報警范圍內(nèi)列車采取相應(yīng)的減速、制動措施。步驟4，用視頻信息判斷軌道的占用狀態(tài)將各監(jiān)控視頻中的RGB彩色圖像通過如下彩色圖像轉(zhuǎn)化為亮度圖像的轉(zhuǎn)換公式轉(zhuǎn)化為亮度圖像I :I = (R+G+B) /3其中，R，G，B分別表示原彩色圖像中的紅，綠，藍各分量對應(yīng)的子圖像。
將得到的亮度圖像I再通過如下亮度圖像直方圖均衡化公式進行直方圖均衡化，得到直方圖均衡化了的新圖像f S(k) = (^nj) /VX 255
7=0 /其中，S(k)表示原圖像中k灰度級均衡化后的灰度值，k G
, I表示總和，是原圖像中j灰度級的像素數(shù)量，j G
，N是原圖像中的像素總數(shù)。新圖像f比原亮度圖像I增加了的清晰度和對比度。將對直方圖均衡化了圖像的f 再通過如下的亮度歸一化公式進行亮度歸一化，得到亮度歸一化了圖像H 以消除圖像獲取時所用亮度值范圍的差別二- max(/(m, n)) - min(/(m, n))其中，H(m，n) G
表示(m，n)像素處的歸一化亮度值，f表示待處理的圖像，f (m, n)為圖像f■在其像素(m, n)處的亮度值,max (f (m, n))和min (f (m, n))分別表示圖像
f的最大、最小亮度值。利用Canny邊緣檢測算子計算歸一化的亮度圖像H，得到其紋理圖像E。將紋理圖像E與標(biāo)準(zhǔn)紋理模板圖像相減，得到差值圖像。判斷差值圖像的能量是否大于給定的標(biāo)準(zhǔn)紋理模板圖像能量的10%，若大于，則認(rèn)為軌道被占用，執(zhí)行步驟(9);否則，執(zhí)行步驟
(2)；步驟5，用音頻信息判斷軌道的占用狀態(tài)車載監(jiān)控中心將收到的各監(jiān)控視頻的音頻信號Xi (t)，i = I 99，根據(jù)如下的混音合成公式進行混音合成
I nm(t)^-(yXi{t)) ^
n i=i其中，m(t)表示t時刻混音后的音頻，n表示參與混音的音頻數(shù)，Xi (t)是t時刻第i個監(jiān)控攝像機所監(jiān)控音頻的8bit采樣值，音頻幀的長度取10 20ms，音頻幀的采樣率相同。將混音合成后的音頻m(t)通過音響設(shè)備播放，供列車司機人工監(jiān)聽識別前方軌道的占用狀態(tài)。車載監(jiān)控系統(tǒng)根據(jù)各智能監(jiān)控攝像機內(nèi)嵌噪音傳感器的信息判斷軌道的占用狀態(tài)，如果當(dāng)前噪音分貝大于60分貝，則認(rèn)為軌道被行進中的列車占用，執(zhí)行步驟(9)；否則，則執(zhí)行步驟(2);步驟6，判斷路基是否沉降根據(jù)目前GPS的高程精度，將高程閾值的范圍設(shè)為3 5cm。車載監(jiān)控系統(tǒng)提取各監(jiān)控視頻中的GPS高程信息，與從路局云監(jiān)控中心請求的相應(yīng)的高程基準(zhǔn)數(shù)據(jù)相減，判斷得到的差值是否大于給定的高程閾值，若大于，則認(rèn)為所監(jiān)控的軌道存在沉降或坍塌，執(zhí)行步驟(9);否則，執(zhí)行步驟⑵；步驟7，視頻接力拼接車載監(jiān)控系統(tǒng)對前方連續(xù)I 99個監(jiān)控攝像機的視頻利用分別利用二維Mallat小波快速算法進行一層小波分解，提取其低頻分量子圖像。該低頻分量子圖像是原圖像1/4大小的壓縮圖像，保持了原圖像的所有細節(jié)信息和清晰度。再將得到的低頻近似分量子圖像隔行提取，目的是進行再壓縮以得到縮小了一半的新的幀圖像I (k)，k = I 99。圖2中，設(shè)置4個基準(zhǔn)點(X1, Y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4),再設(shè)置4個和基準(zhǔn)點--對應(yīng)的點(U1, V1), (u2, v2), (u3, V3), (u4, V4)。點(Xi, Yi)和(Ui, Vi)的映射關(guān)系是
權(quán)利要求
1.一種鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法，包括如下步驟 (1)系統(tǒng)初始化 Ia)各智能監(jiān)控攝像機分別采集待監(jiān)控軌道的視頻信息； Ib)將軌道視頻信息通過無線信道發(fā)送給鐵路路局云監(jiān)控中心； Ic)路局云控制中心提取軌道視頻信息中所包含的GPS定位數(shù)據(jù)和高程數(shù)據(jù)； Id)存儲GPS定位數(shù)據(jù)和高程數(shù)據(jù)，作為對應(yīng)的智能監(jiān)控攝像機的初始化基準(zhǔn)數(shù)據(jù)；Ie)車載監(jiān)控系統(tǒng)向路局云監(jiān)控中心請求欲通過路段的各智能監(jiān)控攝像機的GPS基準(zhǔn)數(shù)據(jù)； If)利用Canny邊緣檢測算子計算各智能監(jiān)控攝像機的視頻圖像，存儲為標(biāo)準(zhǔn)紋理模 板圖像； (2)實時發(fā)送視頻信息 2a)各智能監(jiān)控攝像機分別采集待監(jiān)控軌道的視頻信息； 2b)將軌道視頻信息通過無線信道發(fā)送給路局云監(jiān)控中心和車載監(jiān)控系統(tǒng)； (3)路局云監(jiān)控中心和車載監(jiān)控系統(tǒng)分別存儲所接收的監(jiān)控視頻； (4)用視頻信息判斷軌道的占用狀態(tài) 4a)將各監(jiān)控視頻中的RGB彩色圖像通過亮度圖像轉(zhuǎn)換公式轉(zhuǎn)化為亮度圖像； 4b)將亮度圖像通過直方圖均衡化公式進行直方圖均衡化； 4c)對直方圖均衡化了圖像再通過亮度歸一化公式進行亮度歸一化； 4d)利用Canny邊緣檢測算子計算歸一化的亮度圖像，得到其紋理圖像； 4e)將紋理圖像與標(biāo)準(zhǔn)紋理模板圖像相減，得到差值圖像； 4f)判斷差值圖像的能量是否大于給定的標(biāo)準(zhǔn)紋理模板圖像能量的10%，若大于，則認(rèn)為軌道被占用，執(zhí)行步驟(9);否則，執(zhí)行步驟(2); (5)用音頻信息判斷軌道的占用狀態(tài) 5a)智能監(jiān)控攝像機內(nèi)嵌噪音傳感器判斷軌道的占用狀態(tài)，如果當(dāng)前噪音分貝大于60分貝，則認(rèn)為軌道被行進中的列車占用，執(zhí)行步驟(9);否則，執(zhí)行步驟(2); 5b)車載監(jiān)控中心將收到的各監(jiān)控視頻的音頻信號根據(jù)混音合成公式進行混音合成，通過音響設(shè)備播放，供列車司機人工監(jiān)聽識別前方軌道的占用狀態(tài)； (6)判斷路基是否沉降 車載監(jiān)控系統(tǒng)提取各監(jiān)控視頻中的GPS高程信息，與步驟Id)中高程的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)相減，判斷得到的差值是否大于給定的高程閾值，若大于，則認(rèn)為所監(jiān)控的軌道存在沉降或坍塌，執(zhí)行步驟(9);否則，執(zhí)行步驟⑵； (7)視頻接力拼接 車載監(jiān)控系統(tǒng)提取各監(jiān)控視頻中相同時間點的幀，根據(jù)各幀自帶的GPS定位數(shù)據(jù)，將提取到的幀以GPS定位數(shù)據(jù)為序，采用視頻接力拼接方法，接力拼接為所監(jiān)控軌道的實時監(jiān)控視頻，顯示在監(jiān)控屏幕上，供列車司機人工觀察前方軌道的占用狀態(tài)； (8)監(jiān)控車距 8a)根據(jù)車距公式計算軌道上各相鄰兩列車之 間的車距，根據(jù)車速判斷車距是否小于安全距離，若小于，執(zhí)行步驟(9);否則，執(zhí)行步驟(2); 8b)路局云監(jiān)控中心根據(jù)各監(jiān)控視頻的GPS定位數(shù)據(jù)，融合GIS系統(tǒng)地理信息實時生成所轄路局內(nèi)所有線路上全部列車運行狀態(tài)的動態(tài)監(jiān)控視頻，實時顯示在監(jiān)控屏幕上； (9)報警 .9a)觸發(fā)語音報警功能，提示監(jiān)控人員處理； .9b)觸發(fā)圖像報警模塊，在監(jiān)控屏幕上標(biāo)定報警位置，由監(jiān)控人員做進一步處理； .9c)若監(jiān)控人員在10秒內(nèi)沒進行處理，系統(tǒng)將觸發(fā)車載監(jiān)控系統(tǒng)報警信息的自動處理功能； .9d)處警完畢，轉(zhuǎn)步驟(2)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法，其特征在于步驟Ia)中所述的各智能監(jiān)控攝像機，是在軌道沿線每閉塞區(qū)間內(nèi)每間隔200米/400米位置處架設(shè)。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法，其特征在于步驟4a)中所述的彩色圖像轉(zhuǎn)化為亮度圖像的轉(zhuǎn)換公式如下I = (R+G+B)/3 其中，I表示亮度圖像，R，G，B分別表示彩色圖像的紅，綠，藍各分量對應(yīng)的子圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法，其特征在于步驟4b)中所述的亮度圖像直方圖均衡化公式如下其中，S(k)表示原圖像中k灰度級均衡化后的灰度值，k G
, I表示總和，Iij是原圖像中j灰度級的像素數(shù)量，j G
，N是原圖像中的像素總數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法，其特征在于步驟4c)中所述的亮度歸一化公式如下 ’ max(/(m, n)) - min(/(m, n)) 其中，H(m，n) G
表示(m，n)像素處的歸一化亮度值，f表示待處理的圖像，f(m，n)為圖像f■在其像素(m, n)處的亮度值,max (f (m, n))和min (f (m, n))分別表示圖像f■的最大、最小亮度值。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法，其特征在于步驟5b)中所述的混音合成公式如下 其中，m(t)表示t時刻混音后的音頻，n表示參與混音的音頻數(shù)，Xi (t)是t時刻第i個監(jiān)控攝像機所監(jiān)控音頻的8bit采樣值，音頻幀的長度取10 20ms，音頻幀的采樣率相同。
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法，其特征在于步驟(6)中所述的高程閾值的范圍為3 5cm。
8.根據(jù)權(quán)利要求I所述的鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法，其特征在于步驟(7)中所述的視頻接力拼接方法的具體步驟如下第一，對前方連續(xù)多個監(jiān)控攝像機的視頻分別利用二維Mallat小波快速算法進行一層小波分解，提取其低頻分量子圖像； 第二，將得到的低頻近似分量子圖像再隔行提取，得到縮小了一半的新的幀圖像； 第三，將新的幀圖像再進行梯形失真校正； 第四，將梯形校正了的幀圖像按其原始GPS定位數(shù)據(jù)為序按照下式進行拼接
9.根據(jù)權(quán)利要求I所述的鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法，其特征在于步驟8a)中所述的車距公式如下
10.根據(jù)權(quán)利要求I所述的鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法，其特征在于步驟8a)中所述的相鄰列車之間的安全距離，采用如下方法設(shè)置 如果列車行進速度小于120公里/小時，將安全距離設(shè)置為4 6個閉塞區(qū)間；如果列車行進速度大于120公里/小時，將安全距離設(shè)置為8 10個閉塞區(qū)間。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種鐵路安全行車閉塞區(qū)間可視化接力監(jiān)控預(yù)警方法。實現(xiàn)本發(fā)明的具體步驟為(1)系統(tǒng)初始化；(2)實時發(fā)送視頻信息；(3)路局云監(jiān)控中心和車載監(jiān)控系統(tǒng)分別存儲所接收的監(jiān)控視頻；(4)用視頻信息判斷軌道的占用狀態(tài)；(5)用音頻信息判斷軌道的占用狀態(tài)；(6)判斷路基是否沉降；(7)視頻接力監(jiān)控；(8)監(jiān)控車距；(9)報警。本發(fā)明解決了目前的行車過程中列車司機看不到、聽不到前方安全距離內(nèi)的軌道占用情況、判斷不了和前方列車間的距離的問題，在軌道占用、邊坡塌方、路基沉降、橋梁斷塌、隧道坍塌、泥石流、沙塵暴、狂風(fēng)、暴雨等異常情況時，為列車安全行車并避免列車追尾、脫軌等事故提供支持。
文檔編號H04N7/18GK102700572SQ20121018475
公開日2012年10月3日 申請日期2012年6月6日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月6日
發(fā)明者何曉波, 劉志鏡, 唐國良, 屈鑒銘, 張小駿, 焦東波, 熊靜, 王靜, 王韋樺, 蘆佶, 賀文驊 申請人:西安電子科技大學(xué)