一种抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法、装置及介质与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及一种抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法、装置及介质。

背景技术：

1、目前，对地铁障碍物的检测有多种方法，包括红外光幕法、激光探测法。其中，红外光幕法由红外发射器、红外接收器和主机组成，由于发射器发射的信号为红外光，光斑随着探测距离的增加逐渐增大，故不适于远距离检测。激光控制法与红外光幕法类似，针对曲线站台，设备数量增加后，误报率也相应增加，设备安装在列车与站台门之间，检测区域受限，虽然没有侵入列车限界，但超出站台的设备限界、对行车安全也存在较大隐患。

2、同时，地铁屏蔽门已有的视觉异物检测方案中多使用图像差分和深度学习进行分类的方法，两者对光照的抗干扰能力差，后者无法通过深度学习分类后进一步进行逻辑上的判断。因此，设计一种准确率高的地铁障碍物的检测方法，是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、为更好的对地铁屏蔽门处的异物进行检测，本发明提出了一种抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法，包括步骤：

2、s1：分别获取不同光照条件下的屏蔽门处有异物和无异物的样本图片集；

3、s2：对有异物样本图片集进行异物类别及坐标标签，并根据地铁屏蔽门自身场景特点，对各样本图片进行预设缩放比例下的调整；

4、s3：在进行样本扩增后，将尺寸调整后的样本图片输入权重节点缩减后的yolo优化网络进行地铁屏蔽门异物识别训练；

5、s4：通过训练后的yolo优化网络对目标地铁屏蔽门采集图像进行异物判定值获取。

6、进一步地，所述样本图片通过加装有滤光片的摄像头进行采集。

7、进一步地，所述s1步骤中，不同光照条件包括不同光照强度下的自然光环境和非自然光环境。

8、进一步地，所述s2步骤中，预设缩放比例下的调整具体为：

9、根据摄像头采集到的地铁屏蔽门图片尺寸，进行便于神经网络输入数据处理的缩放调整。

10、进一步地，所述s3步骤中，在进行样本扩增前还包括步骤：

11、s301：根据标签进行有异物图像样本中的异物背景抠除，并保存异物前景样本；

12、s302：通过对异物前景样本进行扩增，并与无异物样本进行随机合成；

13、s303：根据随机合成前异物的标签对随机合成后的有异物样本图片集进行异物类别及坐标标签。

14、进一步地，所述扩增包括缩放、旋转、亮度、翻折。

15、进一步地，根据目标地铁屏蔽门采集图像中屏蔽门开启后的通行区域，以及通行区域两侧屏蔽门内外区域，进行区域划分。

16、进一步地，所述s4步骤中，根据不同预设预设异物判别的阈值，进行异物识别的判定与地铁屏蔽门的紧急开启控制。

17、还包括一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法的步骤。

18、还包括一种处理数据的装置，包括：

19、存储器，其上存储有计算机程序；

20、处理器，用于执行所述存储器中的计算机程序，以实现所述抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法的步骤。

21、与现有技术相比，本发明至少含有以下有益效果：

22、（1）本发明所述的一种抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法、装置及介质，对输入图像在最大保持原图像比例的情况下进行神经网络输入的适应化缩放，避免了图像过缩放导致的异物误判，提高了异物识别准确率；

23、（2）通过减少卷积层，减少权重节点，从而提高了网络整体的响应速度；

24、（3）区别于常规的分类网络，采用改进后的yolo网络识，能够识别出异物的类别、坐标、尺寸大小，从而通过不同大小不同类别的异物配置响应的灵敏度阈值，以实现较复杂的判断逻辑；

25、（4）通过滤光片的设置，屏蔽地坎处的反光，避免了反光对于网络的光干扰。

技术特征：

1.一种抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法，其特征在于，包括步骤：

2.如权利要求1所述的一种抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法，其特征在于，所述样本图片通过加装有滤光片的摄像头进行采集。

3.如权利要求1所述的一种抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法，其特征在于，所述s1步骤中，不同光照条件包括不同光照强度下的自然光环境和非自然光环境。

4.如权利要求2所述的一种抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法，其特征在于，所述s2步骤中，预设缩放比例下的调整具体为：

5.如权利要求1所述的一种抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法，其特征在于，所述s3步骤中，在进行样本扩增前还包括步骤：

6.如权利要求5所述的一种抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法，其特征在于，所述扩增包括缩放、旋转、亮度、翻折。

7.如权利要求1所述的一种抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法，其特征在于，根据目标地铁屏蔽门采集图像中屏蔽门开启后的通行区域，以及通行区域两侧屏蔽门内外区域，进行区域划分。

8.如权利要求7所述的一种抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法，其特征在于，所述s4步骤中，根据不同预设异物判别的阈值，进行异物识别的判定与地铁屏蔽门的紧急开启控制。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述检测方法的步骤。

10.一种处理数据的装置，其特征在于，包括：

技术总结
本发明公开了一种抗光干扰的地铁屏蔽门异物检测方法、装置及介质，涉及图像处理技术领域，包括步骤：分别获取不同光照条件下的屏蔽门处有异物和无异物的样本图片集；对有异物样本图片集进行异物类别及坐标标签，并根据地铁屏蔽门自身场景特点，对各样本图片进行预设缩放比例下的调整；在进行样本扩增后，将尺寸调整后的样本图片输入权重节点缩减后的YOLO优化网络进行地铁屏蔽门异物识别训练；通过训练后的YOLO优化网络对目标地铁屏蔽门采集图像进行异物判定值获取。本发明通过改进的YOLO网络进行异物识别，提高了异物识别准确率以及网络响应速度，并能通过不同大小不同类别的异物配置响应的灵敏度阈值，以实现较复杂的判断逻辑。

技术研发人员：吴子豪,沃华军,邱奕航,邱志伟,曹学升,黄佳春,柳寅,张献艺
受保护的技术使用者：宁波微科光电股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8