[发明专利]一种轨旁物体侵限检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种轨旁物体侵限检测方法及系统。该检测方法包括：步骤S1：确认轨道两侧是否有侵限物体；步骤S2：如果有侵限物体，则对侵限物体进行定位并获得侵限物体种类；否则继续执行步骤S1或结束检测。该检测方法主要应用于铁路系统中侵限物体的检测，识别，定位和预警，避免在侵限发生时，缺少侵限物体的位置和种类信息而降低维护效率的问题。

技术领域

本发明涉及一种轨旁物体侵限检测方法，同时也涉及相应的轨旁物体侵限检测系统，属于轨道交通技术领域。

背景技术

铁路异物侵限对铁路行车安全的危害极其重大，轻者造成列车晚点，重者会造成严重的经济损失。据统计，铁路系统的故障包括设备本身故障和外部环境带来的故障，导致火车晚点的原因大部分为“异物侵限”。随着铁路建设的快速发展，列车运行速度不断提高，对列车运行安全的要求也不断提高。

目前，一般采用无人机技术和传统侵限检测电路完成侵限检测。其中，采用无人机技术完成侵限检测，虽然有较强的可扩展性，方便完成场景迁移满足高速高精确的要求，但是无人机的飞行需要有良好的飞行环境，极易受到天气阴晴及能见度等自然因素的影响。并且无人机受到电力资源的限制，工作时间无法很好的保证，在庞大的铁路系统中，需要的无人机数量更是一个天文数字，无论从使用条件还是经济的角度考虑，基于无人机的侵限检测都无法更好的满足现有的侵限检测环境。无人机飞行对铁路的运行以及电网安全也会带来潜在风险。

采用传统电路完成侵限检测，虽然是一种较为稳定的侵限检测方法。但是，该电路在检测的精度上大不如基于无人机的侵限检测，并且该电路不能很好的反馈侵限地点，也不能反馈发生侵限设备的具体信息，例如发生侵限物体的类别，为发生侵限后的施工、修复提供的信息极其有限，仅仅只能作为一种侵限发生后的告警手段。

发明内容

本发明所要解决的首要技术问题在于提供一种轨旁物体侵限检测方法。

本发明所要解决的另一技术问题在于提供一种轨旁物体侵限检测系统。

为了实现上述目的，本发明采用下述的技术方案：

根据本发明实施例的第一方面，提供一种轨旁物体侵限检测方法，包括如下步骤：

步骤S1：确认轨道两侧是否有侵限物体；

步骤S2：如果有侵限物体，则对所述侵限物体进行定位并获得侵限物体种类；否则继续执行步骤S1或结束检测。

其中较优地，在确认所述轨道两侧是否有侵限物体时，采用激光雷达不间断地进行扫描，以获得所扫取的物体到所述激光雷达的距离；根据所述距离和预先设定的侵限阈值，确认所述轨道两侧是否有侵限物体。

其中较优地，对所述侵限物体进行定位时，采用卫星定位系统对侵限物体进行定位，以获得所述侵限物体的位置信息。

其中较优地，获得所述侵限物体的种类的方法，包括如下子步骤：

步骤S21：获得所述侵限物体的图像；

步骤S22：将所述侵限物体的图像输入到预先训练的卷积神经网络进行图像识别，得到所述侵限物体的种类。

其中较优地，获得所述侵限物体的图像时，采用线阵相机实现。

其中较优地，预先训练的所述卷积神经网络通过如下子步骤训练得到：

步骤S220：建立卷积神经网络；所述卷积神经网络，包括输入层、多层卷积层、多层池化层、全连接层、输出层；

步骤S221：对建立的所述卷积神经网络进行训练，得到卷积神经网络模型；

步骤S222：验证训练后的所述卷积神经网络的图像识别精度。