[发明专利]列车尾灯监测方法、装置、终端及存储介质

说明书

一种列车尾灯监测方法，包括：连续获取列车行驶过程中的多张图像；采用YOLO目标检测算法检测出每张图像中的多个轮廓区域，作为列车的尾灯的候选轮廓区域；根据预设筛选条件从每张图像中的所述多个候选轮廓区域中筛选出目标轮廓区域；当确定所述多张图像中的连续预设张数的图像中都存在至少两个所述目标轮廓区域且所述至少两个所述目标轮廓区域的面积一致时，输出所述列车的尾灯存在的结果。本发明还提供一种列车尾灯监测装置、终端及存储介质。本发明能够通过视频监控技术，在非站点路段，连续获取列车的多张图像，并对多张图像进行分析来确定列车的尾灯是否存在，为列车的安全监测提供了有效的辅助技术手段，提高了列车运行的安全性。

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，具体涉及一种列车尾灯监测方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

由于红色在光谱里是传播最快的波段，而且穿透力最强，即使在雾天雨天也能明显的看到，且红色也比较符合心理学中警示的特性。因此，列车通常会在尾部设置红色的尾灯。列车尾灯对保障列车运行安全、进站对标提醒、实现列车编组完整性诊断起到了非常重要的作用。

随着铁路运输的不断发展，传统的铁路安全管理已经适应不了实际发展的需要。传统的铁路安全运输采用纯人工操作，需要列车停车后才能获取相关数据信息，人工监测需耗费大量的时间和人力，而且监测效率低下，容易出现错误，且在非站点的路段也无法通过人工进行监测。

因此，有必要提供一种不依靠人工且在非站点路段的列车的尾灯的监测的技术方案。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种列车尾灯监测方法、装置、终端及存储介质，能够通过视频监控技术，在非站点路段，连续获取列车的多张图像，并对多张图像进行分析来确定列车的尾灯是否存在，为列车的安全监测提供了有效的辅助技术手段，提高了列车运行的安全性。

本发明的第一方面提供一种列车尾灯监测方法，所述方法包括：

连续获取列车行驶过程中的多张图像；

采用YOLO目标检测算法检测出每张图像中的多个轮廓区域，作为列车的尾灯的候选轮廓区域；

根据预设筛选条件从每张图像中的所述多个候选轮廓区域中筛选出目标轮廓区域；

当确定所述多张图像中的连续预设张数的图像中都存在至少两个所述目标轮廓区域时，判断至少两个所述目标轮廓区域的面积是否一致；

当确定所述至少两个所述目标轮廓区域的面积一致时，输出所述列车的尾灯存在的结果。

优选的，所述根据预设筛选条件从每张图像中的所述多个候选轮廓区域中筛选出目标轮廓区域包括：

获取所述每张图像中的每个所述候选轮廓区域的每个像素点的像素值；

获取每个所述候选轮廓区域中所述像素值满足预设像素条件的目标像素值；

从所述多个候选轮廓区域中筛选出目标像素值的个数在预设个数范围内的目标轮廓区域。

优选的，所述判断所述多张图像中的连续预设张数的图像中是否都存在至少两个所述目标轮廓区域包括：

从所述多张图像中获取连续预设张数的图像；

判断所述连续预设张数的图像中是否都存在所述目标轮廓区域；

当确定所述连续预设张数的图像中都存在所述目标轮廓区域时，判断所述目标轮廓区域的个数是否大于或者等于2。

优选的，当确定所述多张图像中的连续预设张数的图像中不都存在至少两个所述目标轮廓区域时，所述方法还包括：

输出所述列车的尾灯不存在的结果；