[发明专利]铁路道口智能视频监控装置无效

专利信息
申请号: 200710164440.0 申请日: 2007-11-30
公开(公告)号: CN101179710A 公开(公告)日: 2008-05-14
发明(设计)人: 汤一平;庞成俊;陆海峰;何祖灵;陈耀宇;严海东 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: H04N7/18 分类号: H04N7/18;H04N9/04
代理公司: 杭州天正专利事务所有限公司 代理人: 王兵;王利强
地址: 310014*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 铁路 道口 智能 视频 监控 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种铁路道口智能视频监控装置,尤其是一种基于动态图像理解和无线通信技术的铁路道口智能视频监控装置。

背景技术

铁路道口一直以来都是铁路安全的薄弱环节。道口事故的频发,直接威胁到人民的生命财产安全和国家的经济运输命脉。在铁路提速后的今天,铁路道口安全越来越成为限制铁路运输能力的一个瓶颈问题。运行时速200公里以上的列车,届时500米以外的列车,只需9秒钟就能到达行人面前,行人一旦横穿铁路将非常危险,按照我国目前对铁路道口管理水平、道口设施、技术、人员素质,对于运行时速200公里以上的列车所经过的“道口”已变成为“虎口”,人民的生命安全得不到保障;时速200公里以上的列车当司机发现前方出现问题采取紧急刹车措施的制动距离大约需要2公里,因此在列车司机视觉发现道口险情时进行紧急制动避免事故发生几乎已经成为不可能的事。

据资料报道,在2001年,在道口发生撞车事故887件,撞坏汽车404辆,拖拉机202辆,其他车辆268辆,人员死亡314人,重伤288人,损坏铁路机车248台,铁路车厢61个,破坏线路350公里,致使铁路中断行车2056分钟。随着铁路事业的快速发展,伴随铁路的第六次提速,安全问题再一次提上日程。根据有关资料统计,目前全国共有16021个铁路与公路交叉的道口,其中有人看守道口约有3248个,无人看守道口12953个,这些无人看守道口除基本的标志牌外,几乎无任何预报装置,当前铁路与公路的交叉路口交通日益繁忙,铁路系统有限的人力、物力不可能做到看护每一个道口。另一方面由于天气的原因、行人的忽视、公路上的车辆拥挤和铁路曲线弯道等缘故,每年在道口附近都发生较大数量的伤亡事故,每天平均发生道口事故6~7件,伤亡6人,损坏机动车4辆,中断铁路行车8小时左右;有的道口事故一次就造成几十人伤亡或造成机车、车辆严重破损,甚至造成列车颠覆,中断铁路行车少则几十分钟,多则数小时乃至几十小时,扰乱正常的运输生产秩序,在国内外造成不良政治影响,经济损失之大更是触目惊心。

道口不安全,对铁路部门来说是心腹大患。总结事故多发的原因主要有几条:1)目前无人看守道口还是占道口的80%左右,列车接近道口前,对无人看守道口,不给通知;在有人看守道口,虽给通知信号,但对道口收到通知信号没有,没有反馈给机车;2)道口发生诸如机动车熄火之类的故障,车辆抢道等情况,都没有发信号告知列车,列车常常因此失去了紧急刹车的宝贵时机。

发明内容

为了克服已有的铁路道口监控设备信息化、智能化水平低、机车司机无法及时判断道口有无险情或故障、存在较大的安全隐患的不足,本发明提供一种智能化水平高、能通过图像理解技术自动判断道口的各种险情或故障、能通过无线通信技术实现列车司机与道口安全状况之间以及过往道口的人车与列车行进状况之间的相互通信的铁路道口智能视频监控装置。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:

一种铁路道口智能视频监控装置,包括安装在铁路道口上能覆盖整个道口交通状况的视频传感器和用于监控整个道口的监控状况并能进行动态图像理解的监控计算机,所述的视频传感器与监控计算机连接,所述的监控计算机包括:用于拍摄铁路道口的实时情况,并将采集到的视频图像通过A/D采样,得到动态序列图像帧,将图像帧送入数据缓存区的视频图像采集模块,用于实时显示道口交通状况的视频数据的显示单元,所述的监控计算机还包括:图像预处理模块,用于对缓存区中的图像序列帧进行灰度化、平滑及对比度增强;铁路道口定制模块,用于将铁路道口路面对象在纵向方向上分为三个部分:第I区域为新进入的行人、车辆与其他移动物体的感知区域,第I区域从栏杆开始,沿道口的反方向长度等于一般车辆的长度;第II区域为行人、车辆与其他移动物体开始状态获取阶段,第II区域的长度为两个栏杆之间的长度;第III区域为车辆结束状态获取阶段,第III区域从栏杆开始,沿道口的反方向长度等于一般车辆的长度;定制栏杆的视频检测区域,该视频检测区域的大小正好是能覆盖栏杆在开启和关闭状态时栏杆的图像部分;动态图像理解模块,用于分析理解道口安全状态,包括有:

自适应背景消减单元,用于采用基于混合高斯分布模型的自适应背景消除算法,针对图像的YCrCb颜色空间中的亮度值Y分量进行检测,对每个图像点采用了多个高斯模型的混合表示,设用来描述每个点颜色分布的高斯分布共有K个,分别标记为(1):

η(Yt,μt,i,∑t,i),i=1,2,3…,k            (1)

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