[发明专利]基于线阵成像的列车车门定位方法及系统

说明书

本发明公开一种基于线阵成像的列车车门定位方法，包括线阵相机采用固定行频获取全列车进站扫描图像，获取列车进站速度‑时间曲线；采用卷积神经网络模型识别扫描图像中的各个车门目标，记录图像中各个车门的车门前侧水平像素坐标和车门后侧水平像素坐标；根据车门前侧水平像素坐标和车门后侧水平像素坐标计算图像中各个车门的前侧图像帧采集时间和后侧图像帧采集时间；根据前侧图像帧采集时间和后侧图像帧采集时间，结合速度‑时间曲线计算各个车门的宽度，以及各个车门前侧或后侧至车头的距离；获取列车停稳后的车头位置，根据各个车门至车头的相对距离输出各个车门的定位结果。本发明首次将线阵相机与测速装置相结合，用于高铁列车车门定位。

技术领域

本发明属于高速铁路/城际铁路站台门领域，尤其涉及基于线阵成像的列车车门定位方法及系统。

背景技术

高速铁路的快速发展让人们的出行更加便捷，其站台安全问题近年来广受关注。站台门作为分隔人车的隔离屏障，能有效保障列车、乘客以及车站工作人员的安全。与地铁不同，高铁车站屏蔽门需要满足不同型号到站列车的停站需求，精准定位各类列车进站停车车门位置是进行高铁站台门自适应控制的基础。

已知的现有方案中是：基于列车运行图的获取待进站车型信息，如CN108382403A号中国专利申请，基于车头或车尾的位置结合车型信息中包含的各个车门相对车头的距离计算列车停稳后各个车门的位置，如CN107246204A号中国专利申请。然而，由于车辆重联方式和列车运行带来的包括联结位置在内的车体变形误差将导致车尾一端的车门位置的累计误差较大。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出了基于线阵成像的列车车门定位方法，旨在解决现有高铁站台门对于列车停站车门定位精度不足的缺陷。

本发明是通过采用下述技术方案实现的：

基于线阵成像和速度曲线的列车车门定位方法，包括：

步骤S100，设置于进站端固定位置的线阵相机采用固定行频获取全列车进站扫描图像；同时，获取列车进站速度-时间曲线；

步骤S200，采用训练好的神经网络模型识别所述扫描图像中的各个车门目标，记录图像中各个车门的车门前侧水平像素坐标R(i)和车门后侧水平像素坐标L(i)，i为从车头起的车门序号；

步骤S300，根据车门前侧水平像素坐标R(i)和车门后侧水平像素坐标L(i)计算图像中各个车门的前侧图像帧采集时间TR(i)和后侧图像帧采集时间TL(i)；

步骤S400，根据所述前侧图像帧采集时间TR(i)和后侧图像帧采集时间TL(i)，结合所述速度-时间曲线计算各个车门的宽度，以及各个车门前侧或后侧至车头的距离；

步骤S500，获取列车停稳后的车头位置，根据各个车门至车头的相对距离输出各个车门的定位结果。

由于线阵相机的扫描频率固定，线阵图像中车体各目标的水平长度与列车速度成反比。通过获取列车进站的速度-时间曲线获取进站减速信息，根据线阵图像中车体各目标的水平长度与列车速度成反比的特征根据列车经过车门的速度与时间的积分得到车门定位，巧妙回避了线阵图像的畸变对基于图像处理的车门定位难题。

进一步地，步骤S100中，根据测速雷达测取列车进站速度-时间曲线；所述测速雷达设置于所述线阵相机固定位置，其与所述线阵相机呈水平或竖直排列。

作为具体的实施方式，步骤S200中，所述神经网络模型为卷积神经网络。

可以选择地，步骤S300中，根据车门前侧水平像素坐标R(i)和车门后侧水平像素坐标L(i)，结合所述扫描图像中首帧车头图像采集时间和所述线阵相机的行频计算前侧图像帧采集时间TR(i)和后侧图像帧采集时间TL(i)_。