城市軌道交通視頻障礙物探測系統簡析

蘇先輝

（合肥城市軌道交通有限責任公司，安徽合肥230001）

城市軌道交通視頻障礙物探測系統簡析

蘇先輝

（合肥城市軌道交通有限責任公司，安徽合肥230001）

伴隨我國城市化進程的不斷加快，城市軌道交通呈現高速發(fā)展趨勢。軌道障礙物危害性極大，其探測系統的研究成為相關領域研究熱點。文章介紹了城市軌道交通視頻障礙物探測系統，該系統基于雙目測距核心技術，并輔以動態(tài)包絡線技術、夜晚低照度增強技術及去霧霾增強技術，可實現復雜環(huán)境下的障礙物高度識別。

城市軌道交通；安全運營列車；視頻處理；障礙物探測

0 引言

伴隨我國經濟的蓬勃發(fā)展以及城市化進程的不斷加快，城市軌道交通以運量大、速度快、準時可靠、安全性強、節(jié)能環(huán)保等優(yōu)勢，在我國公共交通事業(yè)中發(fā)揮越來越大的作用[1]。然而，伴隨城市軌道交通的高速發(fā)展，各類事故頻發(fā)。影響城市軌道交通運營安全的主要原因有：軌道因素、車輛因素、供電因素、信號系統因素以及人為因素等。軌道因素中，軌道上障礙物極易帶來列車破壞性撞擊，甚至引發(fā)脫軌等嚴重事故，造成重大災難和不可估量的損失[2]。

目前軌道障礙物檢測研究主要針對鐵路軌道，通過使用專用的軌道障礙物探測機車、采用固定于軌道沿線的探測設備，或者在列車車頭安裝障礙物自動檢測設備進行探測，且檢測環(huán)境多為露天、四周較空曠的直線軌道，檢測對象多為體積較大的物體[3-4]。但城市軌道交通與鐵路軌道所處環(huán)境差異較大，障礙物大多體積小，而傳統檢測手段在檢測小型障礙物方面普遍存在盲區(qū)，極大地增加了障礙物探測難度[5-6]。

相比應用傳統傳感器的軌道交通控制技術，視頻計算機處理技術是一個比較新的技術手段。在過去相當長的時間里，由于計算機技術的局限，不足以以合理的成本處理視頻信息，以至于軌道交通領域并未使用視頻處理技術。目前，計算機技術和通信技術經過發(fā)展，已經完全能夠以合理的成本支撐視頻處理技術在各個行業(yè)的實際應用。城市軌道交通視頻障礙物探測系統可實現80～500 m 內、10個以上障礙物的快速識別，能夠滿足多種天氣狀況下的障礙物探測要求。該技術的研究將提高現代化城市軌道交通系統運營的安全系數，是未來軌道交通研究的熱點。

1 視頻障礙物探測系統關鍵技術

1.1 雙目測距技術

雙目測距技術是視頻障礙物探測系統的核心技術。建立在圖像增強與圖像識別基礎上的雙目測距技術的核心思想是通過模擬人眼雙目定位的原理，結合圖像處理的其他技術，讓計算機獲得與人類一樣的對世界的判斷能力[7-8]。基本原理如圖1所示。

雙目測距主要是利用目標點在左右兩幅視圖上成像的橫坐標存在的差異，即視差d，視差與目標點到成像平面的距離Z成反比關系，公式如下。

圖1 雙目測距基本原理

式（1）中，xl、xr分別表示P點在左右相機的像平面的投影點到成像面相機的水平距離。式（2）中，T為左右攝像頭中心距；f為相機焦距。f和d的量綱均為像素點，T的量綱由定標板棋盤格的實際尺寸和用戶輸入值確定，一般以毫米為單位。

假設目標點P坐標為（x，y），目標點在以左攝像頭光心為原點的坐標系中的坐標為（X，Y，Z），則存在上圖所示的變換矩陣Q，使得Q*[xydl]' = [XYZ W]'，在此為簡化計算引入第4個分量W。

式（3）與式（4）中，cx和cy分別為左、右像平面的坐標系與立體坐標系中原點的偏移，Tx為攝像頭中心距。

為精確求得某個點在三維空間里的坐標（X，Y，Z），我們需要獲得的參數有焦距f、視差d、攝像頭中心距T，還需要左右像平面的坐標系與立體坐標系中原點的偏移cx和cy。通常測試過程中，f、T、cx和cy可以通過立體標定獲得初始值，并通過立體校準優(yōu)化，視差d通過立體匹配求得。基于以上標定、校準和匹配得到基本參數，然后，根據公式（1）～（4）即可求得所需參量值。

1.2 動態(tài)包絡線技術

通過雙目測距技術建立起三維立體感的列車前方交通景象，在此基礎上，通過建立動態(tài)三維包絡線圖，使障礙區(qū)外部參數可視化，如圖2所示，明確列車前方哪些空間是列車將會行駛過的區(qū)域，再結合雙目測距所得到的各個物體的三維位置，得以確定前方是否有障礙物。

圖2 外部參數可視化

1.3 夜晚低照度增強技術

水平在6、12h與C組比較顯著升高（P＜0．05），僅在12h與D組比較顯著升高（P＜0．05）；C組與D

夜晚的視頻信息經常因為補光不足造成夜晚的視頻圖像偏暗，很多信息丟失，嚴重時基本呈現全黑的情況。本系統通過軟件算法，使丟失細節(jié)的畫面重新恢復，將圖像轉化成適應人眼的色階形式。增強效果如圖3所示。

圖3 夜晚低照度增強效果圖

1.4 去霧霾增強技術

在霧霾天氣，能見度較以往有不同程度的下降，這給監(jiān)控系統造成很大影響。另外由于攝像機鏡頭沾染上灰塵和水氣，也會造成能見度下降。本系統通過軟件算法，使因霧霾所丟失細節(jié)的畫面重新恢復，將圖像轉化成適應人眼的色階形式。增強效果如圖4所示。

圖4 去霧霾增強技術效果圖

2 視頻障礙物探測系統優(yōu)勢

視頻障礙物探測系統在障礙物識別精度方案及彎道解決方案兩方面存在較大優(yōu)勢。

2.1 障礙物識別精度解決方案

視頻識別是以可見光識別物體作為根本方式，其中能否識別物體的大小與探測距離是重要問題。目前視頻障礙物探測系統能做到的識別范圍是在列車行進中的動態(tài)包絡線范圍內，識別距離：80～500 m，最佳判斷距離：80～300 m，識別物體個數：可同時跟蹤10個及以上物體（對其中3個以上做重點跟蹤識別），識別速度：小于0.2 s（6幀），識別物體大小與物體到列車車頭的距離成正比，最小物體大小為攝像機成像的6個像素點。本系統不對目標物體的質感做出判斷。

2.2 彎道解決方案

視頻識別的基礎是視頻直線識別，原理上不能識別視線以外的物體。但通過尾燈識別法也可以實現超視距識別：前列車的尾燈發(fā)出紅色光線，通過判斷前方隧道壁的紅色尾燈反光，可以超視距識別前方比較近的列車。由于紅色是停止信號，所以可以排除誤識別的可能性。本功能不影響視距內的其他判斷模式與判斷結果。

目前上海地鐵應用了地面雷達防碰撞系統，本方案與雷達系統比較其優(yōu)點在于：①識別速度快，反應速度小于0.2 s；②設備安裝容易，只需要在列車車頭位置安裝設備；③在一條線路上可以混合使用，安裝與未安裝該系統的列車都可以正常工作；④無光線干擾/電磁干擾，安裝在列車前方擋風玻璃后，列車內的可見光對車頭沒有影響，通過軟件算法可以抑制隧道內的各種雜光；⑤具備行車記錄儀功能，出現事故能分清責任；⑥列車前方圖像增強，在霧霾天氣狀況下，可以提供經過提高3至5倍能見度的視頻信息，為列車的安全行駛提供保障。

3 視頻障礙物探測系統在城市軌道交通的應用

視頻障礙物探測系統獨立于電客車列車自動保護（ ATP）系統，通過全新的視頻處理模式，對現有行車的調度、安全起很好的補充作用、增強列車行駛的安全性；面向自動駕駛，為真正意義上的全自動駕駛提供更加符合人類習慣的運行模式；通過視頻模式的障礙物探測系統，為將來把障礙物探測擴展成視頻處理中心打下了堅實的基礎。

目前，視頻障礙物探測系統已在城市軌道交通領域獲得應用，配置于城軌列車之上。系統由嵌入式車載主機和2臺高清攝像機組成。嵌入式主機安裝在駕駛臺的機柜里，2臺高清攝像機安裝在列車駕駛室前方的頂端，考慮到需要看清楚遠處地面的情況，攝像機盡可能安裝在列車的高處，又考慮到適應軌道轉彎情況下盡可能看遠，在左右兩邊各安裝1個攝像機。由于列車可以兩個方向行駛，需在兩端的駕駛室各安裝1套。安裝完成后通過對視頻信息的分析可實現如下功能。

（1）追尾風險評估。在本車 ATP 切除時，根據實時測量的前后預先設定的車距安全閾值，評估追尾風險；可根據需要設置多級閾值。除了列車，也可以對軌道包絡線內其他物體（障礙物）做判斷。

（2）距離顯示和示警。通過在列車駕駛室內的示警終端，向駕駛員提供測距距離和不同級別的警示及設備故障報警。

（3）其他功能。行車記錄儀、霧霾天氣圖像增強等。

4 展望

在實現了視頻障礙物探測以后，建立起視頻采集、增強、識別和存儲功能，未來還可以有2方面的提高。

（1）向視頻自動駕駛發(fā)展。自動駕駛是城市軌道交通的重要發(fā)展方向。傳統意義上，城市軌道交通是基于信號燈、傳感器等控制下的統一集中調度系統?；谝曨l處理的控制系統由于處理數據量很大，在很長時間內計算機的處理能力不足以支撐。但隨著計算機技術的發(fā)展，視頻處理的速度和成本已經到了經濟、可靠的程度，因此可以采用視頻處理的方式為城市軌道交通的控制，乃至自動化提供支撐。

（2）城市軌道交通列車管理、控制視頻化。除了障礙物探測可以實現視頻化處理，列車的其他領域，例如受電弓監(jiān)控、司機監(jiān)控、乘客區(qū)域監(jiān)控、輪軌監(jiān)控都可以實現視頻監(jiān)控、視頻識別等視頻化控制，從而很好地為整個城市軌道交通的運營服務。未來還可以將障礙物探測擴展到高鐵列車上。

[1] 陸明. 城市軌道交通系統綜合效益研究[D]. 北京：北京交通大學，2012.

[2] 靳尚宇. 列車障礙物檢測方法的研究[D]. 北京：北京交通大學，2015.

[3] 黃濤，呂紅強，王維. 基于多技術融合的地鐵列車障礙物檢測系統設計[J]. 制造業(yè)自動化，2016（8）：59-60，69.

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[5] 侯曉軒. 地鐵障礙物檢測裝置的設計及關鍵技術研究[D]. 北京：北京交通大學，2013.

[6] 翟國銳，胡春紅，張立靜. 障礙物及脫軌檢測裝置的可靠性設計[J]. 黑龍江科技信息，2014（34）：155.

[7] 萬一龍，柏連發(fā)，韓靜，等. 低照度雙目立體顯著目標距離測定方法與實現[J]. 紅外與激光工程，2015（44）：1053-1060.

[8] 霍艷艷，黃影平. 基于立體視覺和光流的障礙物探測方法[J]. 信息技術，2013（1）：125-127.

責任編輯 孫銳嬌

Analysis of Video Obstacle Detection System of Transit

Su Xianhui

With the accelerating process of urbanization in China, urban rail transit presents a trend of rapid development. The research of the detection system has become a key research topic in the field of rail obstacles detection system. This paper puts forward a urban rail transit video obstacle detection system, the core of the system is based on binocular ranging technology, supplemented by the dynamic envelope contour technology, night low illumination enhancement technology and defogging enhancement technology, achieving high recognition of obstacles in complex environments.

urban rail transit, safe operation train, video processing, obstacle detection

U231

2016-06-12

蘇先輝（1979—），男，工程師