申请/专利权人：湛江港(集团)股份有限公司;武汉理工大学;武汉居上运科技有限公司;北京精衡伟视科技有限公司

申请日：2021-04-01

公开（公告）日：2024-05-31

公开（公告）号：CN113514848B

主分类号：G01S17/88

分类号：G01S17/88;G01S17/04;G01S17/08;G01S17/58

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.31#授权;2021.11.05#实质审查的生效;2021.10.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于激光扫描的铁路道口机车检测系统，包括系统和激光雷达，所述系统由激光雷达和机车检测算法构成，在铁路道口区域内安装激光雷达，继而划分区域检测范围，对铁路道口进行实时扫描形成动态数据，并采用道口背景自学习算法和机车区域检测算法来检测道口机车物体，然后从实时扫描数据中对场景内的目标进行提取处理，对当前的扫描机车物体目标进行鉴别和分类，再根据扫描数据建立机车驶入和驶离道口的时间状态数据序列，最后计算出机车的运行速度。本发明有效解决当前铁路道口复杂背景下机车检测方法少、检测稳定性差、功能不完善的问题，为无人化铁路道口全自动化安全运行提供支撑，进一步提高铁路道口安全监管的智能化水平。

主权项：1.一种基于激光扫描的铁路道口机车检测系统，系统由激光雷达和机车检测算法构成，且机车检测算法由铁路道口检测数据初始化、机车物体检测、机车行驶方向判别机械机车速度计算构成，其中：铁路道口检测数据初始化对道口激光雷达扫描区域进行自定义绘制，再根据铁路道口现场工况对区域形状进行调整和边缘精修，得到需要的区域轮廓，区域划分采用“深度范围”表达方式，其数据结构的主要数据包括区域扫描角度的起始角和终止角，深度范围包括起始深度和终止深度，代表该区域在该扫描角度上的射线段距离范围，此扫描角度上的深度测量数据仅当位于此范围内时才是属于这个区域的，区域组完成几何定义之后，组内的区域都会被转换为统一的内部数据结构，采用极坐标表示，用来提高区域监测算法的效率，进一步利用道口背景自学习算法和机车区域监测算法来初始化背景轮廓，其中，道口背景自学习算法是指对当前场景的实时扫描数据进行一段时间的累积，从而探测到当前场景的背景轮廓，据此生成区域监测的背景数据；机车区域监测算法是指从实时扫描数据中对场景中所有位于监测区域组内的目标进行提取，根据运行控制参数对当前的监测目标进行分类和鉴别，剔除无关目标，对有效监测目标进行检测；所述区域监测功能的实际应用中，需要根据实际现场场景对要求测定的区域组进行编辑设定，从而避免某些固定的实体目标一直处于监测区域从而触发监测信号，所以区域背景剪裁是区域监测功能配置工作中相当重要的一块，同时也对区域监测的使用效果有很大影响的一块；机车物体检测激光雷达为了扫描到真实物体的二维信息，需使发射的激光束可以进行水平方向的扫描检测，以获得数据庞大的、具备视域广、分辨率高、包含一定的测量噪声特征的激光点云数据，因为机车存在体积较大因素，所以雷达得到的“激光点云”数据会比其他探测目标更多而且数据点会更为密集，针对需要检测的铁路道口区域，观察目标机车经过时的“激光点云”特征，探测到当机车靠近时，监测区域内的“激光点云”目标个数比行人或小型机动车驶过道口时的个数多，进而比较机车经过道口的目标点特征，划定在连续三个扫描周期内，都存在两个及以上相邻区域中有六个或以上目标点时，可以得出此道口有机车通过；机车行驶方向判别、机车速度计算通过判别雷达出现的“激光点云”特征，生成道口上行下行雷达处的机车位置时序图，根据时序图高低位的变化可以获得机车行驶的方向，依据划分的区域检测范围的实际距离以及机车的时间状态序列中相邻状态改变的时间间隔，计算出机车的运行速度。

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权利要求：

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