【摘 要】
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随着城市轨道的快速发展,行车安全受到越来越多的关注。在列车运行过程中,司机在长期集中注意力的情况下难免会有疏忽,借助计算机辅助列车安全运行已成为主流的研究方向。目
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随着城市轨道的快速发展,行车安全受到越来越多的关注。在列车运行过程中,司机在长期集中注意力的情况下难免会有疏忽,借助计算机辅助列车安全运行已成为主流的研究方向。目前国内对此问题的研究主要集中在物理接触式防护或借助传感器技术的部分关键路段的定点监控等,但是物理防护应用的距离较短,定点监控也很难覆盖列车运行全程的安全。针对前人方法的不足,本文提出了基于车载传感器的城轨列车前方行人侵限检测系统。在城市轨道列车运行中,确定列车前方环境的危险区域、警告区域和安全区域,同时确定列车前方是否有行人,根据行人所在区域实现多级别示警。本文的主要工作内容有两方面,一是确定列车前方各区域限界的准确位置;二是兼顾准确性和实时性的行人检测。对于限界确定的问题,本文提出了一种线路构建与轨道映射的方法。该方法通过列车运行线路设计的弯道段信息和坡度段信息以及线路施工的断链信息,几何构建得到完整的列车运行线路中心线。利用列车运行中的定位信息确定列车在此线路行驶时前方一段线路所对应的轨道的位置与形状,并通过坐标转换将轨道信息映射到图像上,从而得到各区域二维限界的准确位置。本文以杭州四号线彭埠到近江段线路为例,实验证明了本方法的可行性,为限界确定的问题提供了一种新思路。对于行人检测的问题,本文采用了一种联合雷达与图像检测行人的方法。先采用毫米波雷达检测技术得到目标位置,提取图像中目标区域,然后采用YOLO神经网络算法在该区域中检测行人。该方法在GTX1080显卡上能达到25fps的单次检测速度,并能明显提高单独用神经网络算法的检测准确度,符合系统要求。
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