6s，V_= 360km/h，T i= IOT 2，
[0047] D = T1XVmax= 60sX360km/h = 6km ；
[0048] 以作业区域两端边界为基点，沿股道向两个方向各延长6km的区域作为识别区 域；
[0049] 步骤2、构建支路股道坐标数组：
[0050] 如图2所示，识别区域内的支路股道包括：AB段、BC-I段、BC-2段、⑶段、EF段、 FG-I段、FG-2段、GH段，对每段支路股道沿中心点每间隔50cm提取一组经炜度数据，以经 炜度数据构建成支路股道坐标数组如下：
[0051 ] AB 段坐标数组数据：AB [ (J1, W1)，（J2, W2)，…，（Jn，Wn)];
[0052] BC-I 段坐标数组数据：BC-I [ (J1, W1)，（J2, W2)，…，（Jn，Wn)];
[0053] BC-2 段坐标数组数据：BC-2 [ (J1, W1)，（J2, W2)，…，（Jn，Wn)];
[0054] CD 段坐标数组数据：CD [ (J1, W1)，（J2, W2)，…，（Jn，Wn)];
[0055] EF 段坐标数组数据：EF [ (J1, W1)，（J2, W2)，…，（Jn，Wn)];
[0056] FG-I 段坐标数组数据：FG-I [ (J1, W1)，（J2, W2)，…，（Jn，Wn)];
[0057] FG-2 段坐标数组数据：FG-2 [ (J1, W1)，（J2, W2)，…，（Jn，Wn)];
[0058] GH 段坐标数组数据：GH[ (J1, W1)，（J2, W2)，…，（Jn，Wn)];
[0059] 列表如下：
[0062] 步骤3、构建人机环关联关系表：
[0063] 如图2所示，人机环关联关系表包括：
[0064] 机车所处支路股道AB :行驶方向：从左端驶入识别区，受危险威胁人员所属的支 路股道：AB, BC-1, BC-2, CD ;
[0065] 机车所处支路股道BC-I :行驶方向：从左端驶入识别区，受危险威胁人员所属的 支路股道：BC-1，CD ;
[0066] 机车所处支路股道BC-2 :行驶方向：从左端驶入识别区，受危险威胁人员所属的 支路股道：BC-2, CD ;
[0067] 机车所处支路股道CD :行驶方向：从左端驶入识别区，受危险威胁人员所属的支 路股道：⑶；
[0068] 机车所处支路股道AB :行驶方向：从右端驶入识别区，受危险威胁人员所属的支 路股道：AB ;
[0069] 机车所处支路股道BC-I :行驶方向：从右端驶入识别区，受危险威胁人员所属的 支路股道：BC-1，AB ;
[0070] 机车所处支路股道BC-2 :行驶方向：从右端驶入识别区，受危险威胁人员所属的 支路股道：BC-2, AB ;
[0071] 机车所处支路股道CD :行驶方向：从右端驶入识别区，受危险威胁人员所属的支 路股道：CD，BC-1，BC-2，AB ;
[0072] 机车所处支路股道EF :行驶方向：从左端驶入识别区，受危险威胁人员所属的支 路股道：EF, FG-1, FG-2, GH ;
[0073] 机车所处支路股道FG-I :行驶方向：从左端驶入识别区，受危险威胁人员所属的 支路股道：FG-1，GH ;
[0074] 机车所处支路股道FG-2 :行驶方向：从左端驶入识别区，受危险威胁人员所属的 支路股道：FG-2, GH ;
[0075] 机车所处支路股道GH :行驶方向：从左端驶入识别区，受危险威胁人员所属的支 路股道：GH ;
[0076] 机车所处支路股道EF :行驶方向：从右端驶入识别区，受危险威胁人员所属的支 路股道：EF ;
[0077] 机车所处支路股道FG-I :行驶方向：从右端驶入识别区，受危险威胁人员所属的 支路股道：FG-1，EF ;
[0078] 机车所处支路股道FG-2 :行驶方向：从右端驶入识别区，受危险威胁人员所属的 支路股道：；FG_2，EF
[0079] 机车所处支路股道GH :行驶方向：从右端驶入识别区，受危险威胁人员所属的支 路股道：GH, FG-1, FG-2, EF ;
[0080] 列表如下：
[0082] _步骤4、构建机车与所处支路股道的关联模型: '
[0083] 机车进入识别区域后，将机车所处位置坐标与识别区域内的各个支路股道坐标数 组数据分别进行比对，判断机车与所处支路股道的关联关系，当比对成功，则为机车与此支 路股道关联捕捉成功；关联捕捉成功后，继续跟踪机车位置，此时只需与关联的支路股道坐 标数组数据进行比对；当数据比对失败或者数据失踪后，重新对机车进行捕捉；
[0084] 步骤5、构建上道作业人员与支路股道的关联模型：
[0085] 设置上道作业危险区，上道作业危险区是从股道中心点向两边延伸距离3m的区 域，如图4所示；
[0086] 将上道作业人员位置与步骤2中各个支路股道的坐标数组数据分别进行距离的 遍历计算，计算作业人员到各个支路股道的最短距离d，与AB段的最短距离：
[0102] 根据计算结果，把上道作业人员位置关联到满足d < 3m的支路股道上；
[0103] 步骤6、确认上道作业人员是否受到安全威胁：
[0104] 确定机车所属股道和上道作业人员所属股道后，通过查询构建的人机环关联关系 表，确认机车所属股道和上道作业人员所属股道是否具有关联关系，确认上道作业人员是 否受到安全威胁；当人机环存在关联关系，即上道作业人员受到安全威胁，则把相应预警信 息发送到机车和受到安全威胁的上道作业人员设备上；当人机环不存在关联关系，则仅进 行提示性的预警信息；
[0105] 步骤7、根据上道作业人员受威胁程度监控中心发出相应等级的预警信号：
[0106] 上道作业人员设备接收到预警信息所需时间为3s，作业人员接收到预警信息并反 应过来的时间为〇. 5s，离开危险作业区所需的时间为2. 5s，得上道作业人员接收到预警信 号到脱离危险区的时间为6s，根据这些时间信息划分不同等级的预警信号：
[0107] 人机距离D :按上道作业人员与机车设备定位数据得到的两点坐标计算；
[0108] 预警时间T :T = D/V，其中V为机车速度；
[0109] 等级1 :人机环关联关系不存在，不构成安全威胁，但要警示预警；
[0110] 等级2 :人机环关联关系存在，预警时间T>lmin ;
[0111] 等级3 :人机环关联关系存在，预警时间30s〈T彡Imin ;
[0112] 等级4 :人机环关联关系存在，预警时间T彡30s ;
[0113] 从而实现铁路人机环关系实时识别，既保证铁路顺利维修，又保证维修人员的人 身安全。
[0114] 本发明经试验和实地应用，取得了非常满意的有益技术效果，有关试验的具体情 况如下：
[0115] 如图3所示，机车高精度机载设备与铁路专用北斗地基增强CORS数据中心交互， 从而得到自身的高精度位置数据，定位精度达50cm，可区分行驶的具体股道。机载设备实时 地把自身位置数据上报给监控预测预警中心。
[0116] 上道作业人员高