[发明专利]一种轨道交通周界入侵的监测方法及装置

权利要求书

1.一种轨道交通周界入侵的监测方法，其特征在于，步骤包括：

A，获取视频序列图像；

B，从所述视频序列图像中提取其中一帧图像，从所述帧图像中提取背景图，并提取铁轨边缘线的像素坐标矩阵；

C，将所述背景图划分为多个网格，确定每一个所述网格的中心坐标；

D，根据所述网格的中心坐标与所述铁轨边缘线的欧式距离，将所述多个网格分为敏感区域和非敏感区域；

E，利用目标检测算法，判断每一个所述网格是否有移动物体，如果有移动物体，执行步骤F；

F，基于轨道交通周界入侵识别模型，判断所述移动物体是否为列车，如果所述移动物体为列车，则结束；否则，判断所述移动物体是否位于所述敏感区域内，如果所述移动物体位于所述敏感区域内，则报警，否则，对下一帧图像进行判断。

2.如权利要求1所述的一种轨道交通周界入侵的监测方法，其特征在于，步骤D中，所述多个网格分为敏感区域和非敏感区域的判断依据是：如果d_jMax{W/2K,H/2K}，则d_j对应的第j个网格为敏感区域网格，否则，d_j对应的第j个网格为非敏感区域网格；

其中，d_j为第j个网格与所述铁轨边缘线的欧式距离的最小值，(x_j,y_j)是第j个网格的中心坐标，(x_i,y_i)是所述铁轨边缘线的像素点坐标，帧图像的像素为W×H，W是图像像素横坐标的最大值，H是图像像素纵坐标的最大值，所述帧图像被划分为K×K的网格，其中K是把图像像素横坐标或纵坐标划分的份数。

3.如权利要求1所述的一种轨道交通周界入侵的监测方法，其特征在于，步骤E中，利用目标检测算法，判断每一个所述网格是否有移动物体的具体步骤包括：

提取所述帧图像的每一个所述网格的第一灰度值；

提取所述帧图像之前第五帧图像，并计算相应网格的第二灰度值；

根据所述第一灰度值和所述第二灰度值计算两帧图像每个网格的平均灰度差值，如果所述平均灰度差值大于灰度阈值，则所述帧图像相应网格内有移动物体，否则，判断为没有移动物体。

4.如权利要求3所述的一种轨道交通周界入侵的监测方法，其特征在于，所述灰度差值的计算公式为：m_j＝|[f_n(x_j,y_j)-f_n-5(x_j,y_j)]/[W×H÷(K×K)]|

其中，m_j为第j个网格的平均灰度差值，(x_j,y_j)是第j个网格的中心坐标，f_n(x_j,y_j)是所述帧图像第j个网格的所述第一灰度值，f_n-5(x_j,y_j)是所述帧图像之前第五帧图像相应第j个网格的所述第二灰度值，所述帧图像的尺寸为W×H，所述帧图像被划分为K×K的网格。

5.如权利要求1所述的一种轨道交通周界入侵的监测方法，其特征在于，步骤F包括以下步骤：

S1，通过预先训练出的轨道交通周界入侵识别模型，判断所述移动物体是否为列车，如果不是，则执行步骤S2；

S2，采用检测框在所述帧图像中标记所述移动物体，并获取所述检测框的信息，所述检测框根据YOLOv3网络算法生成；

S3，判断所述移动物体相应的检测框是否在所述敏感区域内，如果是，报警，如果不是，对下一帧图像进行判断。