【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及災害檢測領域，特別是關于一種軌道交通線路災害分級報警方法及系統。
技術介紹
1、在現代軌道交通系統中，安全性和可靠性至關重要。隨著計算機視覺技術在軌道交通領域中的逐漸深化，其在鐵路防災檢測和報警中發揮了重要作用，可以有效減少軌道交通災害的發生。
2、正常且有效的防災報警系統，應當是對在視頻畫面中鐵路及其附近出現入侵異物例如泥石流、人、落石、樹枝等進行報警。目前，基于計算機視覺的軌道交通災害檢測會有檢測不準確的缺陷，且僅是給出統一性的檢測報警結果，即只要檢測到異物就進行報警。
3、然而，這樣便會造成災害緊急程度與應急報警程度不匹配，導致出現浪費過多的人力物力或報警響應措施不充分的問題。例如：當線路中出現泥石流或飛蟲時所需的最低應對措施是不同的，出現泥石流時需要采取緊響應，必要時需加派人手派駐現場；而出現鳥或飛蟲時則幾乎不需要太多緊急處理。
技術實現思路
1、針對上述問題，本專利技術的目的是提供一種具有有效的分級報警機制的軌道交通線路災害分級報警方法及系統。
2、為實現上述目的，本專利技術采取以下技術方案：第一方面，提供一種軌道交通線路災害分級報警方法，包括：
3、采集預設時間內連續圖像幀的視頻流；
4、對采集的視頻流中每幀圖像的軌道沿線包括砧木范圍內劃定檢測區域；
5、對視頻流中劃定檢測區域后的每幀圖像分別進行運動目標檢測、差異檢測和目標檢測，檢測每幀圖像中異物的位置、是否有異物的置信度以及異物的類
6、基于預先定義的災害類型及其對應的響應，以及預設時間內視頻流的所有單幀圖像的輸出結果，進行對應的報警輸出。
7、進一步地，所述災害類型分為五類，其中，泥石流為一級危險，啟動一級響應；人或動物為二級危險，啟動二級響應；石頭為三級危險，啟動三級響應；樹枝等與其他異物為四級危險，啟動四級響應；鳥或飛蟲為五級危險，啟動五級響應。
8、進一步地，所述對視頻流中劃定檢測區域后的每幀圖像分別進行運動目標檢測、差異檢測和目標檢測，檢測每幀圖像中異物的位置、是否有異物的置信度以及異物的類別，并輸出結果，包括：
9、將視頻流中劃定檢測區域后的一幀圖像作為背景幀；
10、對該幀圖像進行運動目標檢測，若未檢測到運動目標，則將下一幀圖像作為背景幀，進行背景幀的更新；若檢測到運動目標，則對該幀圖像進行差異檢測，共同輸出第一結果；
11、對該幀圖像進行目標檢測，輸出第二結果；
12、計算第一結果和第二結果之間的交集，更新第一結果中異物點的目標框的位置和類別；
13、將更新后的第一結果和第二結果中剩余的異物點的目標框合并，作為該幀圖像的輸出結果。
14、進一步地，所述第一結果為{xi,yi,wi,hi,pi,object}，其中，[xi,yi]表示差異檢測算法檢測到的中心坐標；wi、hi表示差異檢測算法檢測到的異物的長、寬；pi表示差異檢測算法檢測到的異物的置信度；object表示差異檢測算法檢測到的目標檢測物的類別；
15、所述第二結果為{xj,yj,wj,hj,pj,class}，其中，[xj,yj]表示目標檢測算法檢測到的異物點的中心坐標；wj,hj表示目標檢測算法檢測到的異物的長、寬；pj表示目標檢測算法檢測到的異物的置信度；class表示目標檢測算法檢測到的目標檢測物的類別。
16、進一步地，所述決策樹采用cart分類樹算法，采用基尼系數選擇特征。
17、進一步地，所述基于預先定義的災害類型及其對應的響應，以及預設時間內視頻流的所有單幀圖像的輸出結果，進行對應的報警輸出，包括：
18、將預設時間內視頻流的所有單幀圖像按照特征歸類分組，并將預設時間內的所有特征拼成一個特征向量，構建決策樹；
19、將預設時間內視頻流的所有單幀圖像的輸出結果輸入至決策樹，基于預先定義的災害類型及其對應的響應，進行對應的報警輸出。
20、進一步地，所述將預設時間內視頻流的所有單幀圖像的輸出結果輸入至決策樹，基于預先定義的災害類型及其對應的響應，進行對應的報警輸出，包括：
21、a)若輸出結果的屬于預先定義的災害類型，則進入步驟b)；若不屬于，則結束；
22、b)判斷輸出結果中是否有泥石流，若有，則輸出一級報警；若沒有，則進入步驟c)；
23、c)判斷輸出結果中是否有人或動物，若有，則輸出二級報警；若沒有，則進入步驟d)；
24、d)判斷輸出結果中是否有石頭，若有，則輸出三級報警；若沒有，則進入步驟e)；
25、e)判斷輸出結果中是否有樹枝等其他異物，若有，則輸出四級報警；若沒有，則進入步驟f)；
26、f)判斷輸出結果中是否有鳥或飛蟲，若有，則輸出五級報警；若沒有，則結束。
27、第二方面，提供一種軌道交通線路災害分級報警系統，包括：
28、圖像采集模塊，用于采集預設時間內連續圖像幀的視頻流；
29、檢測區域劃定模塊，用于對采集的視頻流中每幀圖像的軌道沿線包括砧木范圍內劃定檢測區域；
30、目標檢測模塊，用于對視頻流中劃定檢測區域后的每幀圖像分別進行運動目標檢測、差異檢測和目標檢測，檢測每幀圖像中異物的位置、是否有異物的置信度以及異物的類別，并輸出結果；
31、報警模塊，用于基于預先定義的災害類型及其對應的響應，以及預設時間內視頻流的所有單幀圖像的輸出結果，進行對應的報警輸出。
32、第三方面，提供一種處理設備，包括計算機程序指令，其中，所述計算機程序指令被處理設備執行時用于實現上述軌道交通線路災害分級報警方法對應的步驟。
33、第四方面，提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序指令，其中，所述計算機程序指令被處理器執行時用于實現上述軌道交通線路災害分級報警方法對應的步驟。
34、本專利技術由于采取以上技術方案，其具有以下優點：
35、1、本專利技術可根據監測到的災害情況判斷危險等級，進而輸出關于災害級別的報警信號，以告知相關人員啟動預設流程進行災害處理。
36、2、本專利技術通過結合軌道沿線實時視頻流的分析，基于檢測算法融合并結合決策樹機器學習的軌道交通線路災害分級報警方法，可以使得檢測結果更準確，精確定位出災害危險等級情況，從而可以啟動相對應的危險響應，避免浪費過多的人力物力或對災害未及時重視導致事故發生。
37、綜上所述，本專利技術可以廣泛應用于災害檢測領域中。
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1.一種軌道交通線路災害分級報警方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種軌道交通線路災害分級報警方法，其特征在于，所述災害類型分為五類，其中，泥石流為一級危險，啟動一級響應；人或動物為二級危險，啟動二級響應；石頭為三級危險，啟動三級響應；樹枝等與其他異物為四級危險，啟動四級響應；鳥或飛蟲為五級危險，啟動五級響應。
3.如權利要求1所述的一種軌道交通線路災害分級報警方法，其特征在于，所述對視頻流中劃定檢測區域后的每幀圖像分別進行運動目標檢測、差異檢測和目標檢測，檢測每幀圖像中異物的位置、是否有異物的置信度以及異物的類別，并輸出結果，包括：
4.如權利要求3所述的一種軌道交通線路災害分級報警方法，其特征在于，所述第一結果為{xi,yi,wi,hi,pi,object}，其中，[xi,yi]表示差異檢測算法檢測到的中心坐標；wi、hi表示差異檢測算法檢測到的異物的長、寬；pi表示差異檢測算法檢測到的異物的置信度；object表示差異檢測算法檢測到的目標檢測物的類別；
5.如權利要求1所述的一種軌道交通線路災害分級報警方法，其特
6.如權利要求5所述的一種軌道交通線路災害分級報警方法，其特征在于，所述基于預先定義的災害類型及其對應的響應，以及預設時間內視頻流的所有單幀圖像的輸出結果，進行對應的報警輸出，包括：
7.如權利要求6所述的一種軌道交通線路災害分級報警方法，其特征在于，所述將預設時間內視頻流的所有單幀圖像的輸出結果輸入至決策樹，基于預先定義的災害類型及其對應的響應，進行對應的報警輸出，包括：
8.一種軌道交通線路災害分級報警系統，其特征在于，包括：
9.一種處理設備，其特征在于，包括計算機程序指令，其中，所述計算機程序指令被處理設備執行時用于實現權利要求1-7中任一項所述的軌道交通線路災害分級報警方法對應的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序指令，其中，所述計算機程序指令被處理器執行時用于實現權利要求1-7中任一項所述的軌道交通線路災害分級報警方法對應的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種軌道交通線路災害分級報警方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種軌道交通線路災害分級報警方法，其特征在于，所述災害類型分為五類，其中，泥石流為一級危險，啟動一級響應；人或動物為二級危險，啟動二級響應；石頭為三級危險，啟動三級響應；樹枝等與其他異物為四級危險，啟動四級響應；鳥或飛蟲為五級危險，啟動五級響應。
3.如權利要求1所述的一種軌道交通線路災害分級報警方法，其特征在于，所述對視頻流中劃定檢測區域后的每幀圖像分別進行運動目標檢測、差異檢測和目標檢測，檢測每幀圖像中異物的位置、是否有異物的置信度以及異物的類別，并輸出結果，包括：
4.如權利要求3所述的一種軌道交通線路災害分級報警方法，其特征在于，所述第一結果為{xi,yi,wi,hi,pi,object}，其中，[xi,yi]表示差異檢測算法檢測到的中心坐標；wi、hi表示差異檢測算法檢測到的異物的長、寬；pi表示差異檢測算法檢測到的異物的置信度；object表示差異檢測算法檢測到的目標檢測物的類別；
5.如權利要求1所述的一種軌道...
【專利技術屬性】
技術研發人員：羅靜，張宸瑄，孔祥斌，李懿祖，劉陽，費冬，武鑫森，
申請(專利權)人：通號通信信息集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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