一种计算机视觉和毫米波技术结合的高铁防撞设备及方法与流程

本发明涉及一种高铁防撞设备及方法，特别是一种计算机视觉和毫米波技术结合的高铁防撞设备及方法。

背景技术：

计算机视觉和毫米波技术相结合的高铁防撞设备是在高铁动车列车在调车过程中的专用防撞设备，用以在高铁动车组调车模式下，对前方路线状态进行全程自动预警。高铁动车组在调车模式下，现有监控记录装置无法有效监控，容易出现人工瞭望失误或未及时进行降速、制动，导致线路异常时出现车辆撞击异物或追尾等事故。

技术实现要素：

本发明目的在于提供一种计算机视觉和毫米波技术结合的高铁防撞设备及方法，解决高铁动车组在调车模式下，现有监控记录装置无法有效监控，容易出现人工瞭望失误或未及时进行降速、制动，导致线路异常时出现车辆撞击异物或追尾等事故的问题。

一种计算机视觉和毫米波技术结合的高铁防撞设备，包括：可见光相机、雷达探测器、处理器和语音报警器；还包括：分类器加载模块、图像预处理模块、雷达目标检测模块、计算机视觉模块。其中，可见光相机、雷达探测器和语音报警器均通过线缆分别与处理器进行物理连接，分类器加载模块、图像预处理模块、雷达目标检测模块和计算机视觉模块运行于处理器中。所述：

可见光相机的功能为：采集图像视频数据；

雷达探测器的功能为：通过毫米波技术探测前方目标；

处理器的功能为：实现高铁防撞设备各硬件模块的控制和协调各软件模块工作；

语音报警器的功能为：通过语音播报报警信息；

分类器加载模块的功能为：加载机器学习方法训练得到的分类器；

图像预处理模块的功能为：对可见光采集的视频图像进行边缘检测和提取图像特征；

雷达目标检测算法模块的功能为：通过计算目标距离雷达视轴的距离和角度，判断目标是否在列车行驶的铁轨范围内，实现目标检测的功能；

计算机视觉模块的功能为：通过加载的分类器，根据图像预处理模块提取的图像特征，结合模式识别的策略实现目标检测。

高铁防撞设备的工作过程为：高铁防撞设备通过分类器加载模块导入机器学习方法训练好的分类器，然后启动雷达探测器工作，同时可见光相机模块采集视频数据，图像预处理模块对采集的视频数据做图像预处理，然后启动目标检测，雷达目标检测算法模块和计算机视觉模块开始目标检测。当雷达探测器探测到目标时，雷达目标检测算法模块计算目标距离高雷达视轴的距离和角度，通过距离和角度测算目标是否在列车行驶的铁轨范围内，当目标在列车行驶的铁轨范围内时，则通过语音播报：“注意，前方xx米有障碍物！”，其中xx表示目标距离雷达视轴的距离，同时流程回到可见光相机模块，采集下一帧视频图像数据，继续检测目标。当目标不在列车行驶的铁轨范围内，但计算机视觉模块通过加载的分类器结合模式识别策略检测到目标时，则通过语音播报：“注意，前方有障碍物！”；当目标不在列车行驶的铁轨范围内，且计算机视觉模块通过加载的分类器结合模式识别策略检测没有检测到目标时，流程回到可见光相机模块，采集下一帧视频图像数据，继续检测目标。当雷达探测器没有探测到目标时，流程回到可见光相机模块，采集下一帧视频图像数据，继续检测目标。

一种计算机视觉和毫米波技术相结合的高铁防撞方法的具体步骤为：

第一步搭建高铁防撞系统，包括：可见光相机、雷达探测器、处理器和语音报警器；还包括：分类器加载模块、图像预处理模块、雷达目标检测模块、计算机视觉模块；其中，可见光相机、雷达探测器和语音报警器均通过线缆分别与处理器进行物理连接；

第二步高铁防撞系统通过分类器加载模块导入机器学习方法训练好的分类器，然后启动雷达探测器工作；

第三步可见光相机模块采集视频图像数据；

第四步图像预处理模块对采集的视频数据做图像预处理；

第五步启动目标检测，雷达目标检测算法模块和计算机视觉模块开始目标检测；

当雷达探测器探测到目标时，雷达目标检测算法模块计算目标距离高雷达视轴的距离和角度，通过距离和角度测算目标是否在列车行驶的铁轨范围内：

当目标在列车行驶的铁轨范围内时，则通过语音播报：“注意，前方xx米有障碍物！”，其中xx表示目标距离雷达视轴的距离，同时回到可见光相机模块，采集下一帧视频图像数据，继续检测目标；

当目标不在列车行驶的铁轨范围内，但计算机视觉模块通过加载的分类器结合模式识别策略检测到目标时，则通过语音播报：“注意，前方有障碍物！”；当目标不在列车行驶的铁轨范围内，且计算机视觉模块通过加载的分类器结合模式识别策略检测没有检测到目标时，回到可见光相机模块，采集下一帧视频图像数据，继续检测目标；

当雷达探测器没有探测到目标时，回到可见光相机模块，采集下一帧视频图像数据，继续检测目标；至此，完成了基于计算机视觉和毫米波技术相结合的高铁防撞检测。

本发明能够全程自动预警提示，辅助人工判断并确认线路状态，以“故障导向安全”为设计原则，是高铁动车组调车作业的又一道安全屏障和防护网。

附图说明

图1一种计算机视觉和毫米波技术结合的高铁防撞设备的工作流程图；

图2一种计算机视觉和毫米波技术结合的高铁防撞设备的组成示意图。

具体实施方式

一种计算机视觉和毫米波技术结合的高铁防撞设备，包括：可见光相机、雷达探测器、处理器和语音报警器；还包括：分类器加载模块、图像预处理模块、雷达目标检测模块、计算机视觉模块。其中，可见光相机、雷达探测器和语音报警器均通过线缆分别与处理器进行物理连接，所述：

可见光相机的功能为：采集图像视频数据；

雷达探测器的功能为：通过毫米波技术探测前方目标；

处理器的功能为：实现高铁防撞设备各硬件模块的控制和协调各软件模块工作；

语音报警器的功能为：通过语音播报报警信息；

分类器加载模块的功能为：加载机器学习方法训练得到的分类器；

图像预处理模块的功能为：对可见光采集的视频图像进行边缘检测和提取图像特征；

雷达目标检测算法模块的功能为：通过计算目标距离雷达视轴的距离和角度，判断目标是否在列车行驶的铁轨范围内，实现目标检测的功能；

计算机视觉模块的功能为：通过加载的分类器，根据图像预处理模块提取的图像特征，结合模式识别的策略实现目标检测。

高铁防撞设备的工作过程为：高铁防撞设备通过分类器加载模块导入机器学习方法训练好的分类器，然后启动雷达探测器工作，同时可见光相机模块采集视频数据，图像预处理模块对采集的视频数据做图像预处理，然后启动目标检测，雷达目标检测算法模块和计算机视觉模块开始目标检测。当雷达探测器探测到目标时，雷达目标检测算法模块计算目标距离高雷达视轴的距离和角度，通过距离和角度测算目标是否在列车行驶的铁轨范围内，当目标在列车行驶的铁轨范围内时，则通过语音播报：“注意，前方xx米有障碍物！”，其中xx表示目标距离雷达视轴的距离，同时流程回到可见光相机模块，采集下一帧视频图像数据，继续检测目标。当目标不在列车行驶的铁轨范围内，但计算机视觉模块通过加载的分类器结合模式识别策略检测到目标时，则通过语音播报：“注意，前方有障碍物！”；当目标不在列车行驶的铁轨范围内，且计算机视觉模块通过加载的分类器结合模式识别策略检测没有检测到目标时，流程回到可见光相机模块，采集下一帧视频图像数据，继续检测目标。当雷达探测器没有探测到目标时，流程回到可见光相机模块，采集下一帧视频图像数据，继续检测目标。

一种计算机视觉和毫米波技术相结合的高铁防撞方法的具体步骤为：

第一步搭建高铁防撞系统，包括：可见光相机、雷达探测器、处理器和语音报警器；还包括：分类器加载模块、图像预处理模块、雷达目标检测模块、计算机视觉模块；其中，可见光相机、雷达探测器和语音报警器均通过线缆分别与处理器进行物理连接；

第二步高铁防撞系统通过分类器加载模块导入机器学习方法训练好的分类器，然后启动雷达探测器工作；

第三步可见光相机模块采集视频图像数据；

第四步图像预处理模块对采集的视频数据做图像预处理；

第五步启动目标检测，雷达目标检测算法模块和计算机视觉模块开始目标检测；

当雷达探测器探测到目标时，雷达目标检测算法模块计算目标距离高雷达视轴的距离和角度，通过距离和角度测算目标是否在列车行驶的铁轨范围内：

当目标在列车行驶的铁轨范围内时，则通过语音播报：“注意，前方xx米有障碍物！”，其中xx表示目标距离雷达视轴的距离，同时回到可见光相机模块，采集下一帧视频图像数据，继续检测目标；

当目标不在列车行驶的铁轨范围内，但计算机视觉模块通过加载的分类器结合模式识别策略检测到目标时，则通过语音播报：“注意，前方有障碍物！”；当目标不在列车行驶的铁轨范围内，且计算机视觉模块通过加载的分类器结合模式识别策略检测没有检测到目标时，回到可见光相机模块，采集下一帧视频图像数据，继续检测目标；

当雷达探测器没有探测到目标时，回到可见光相机模块，采集下一帧视频图像数据，继续检测目标；至此，完成了基于计算机视觉和毫米波技术相结合的高铁防撞检测。