异物入侵检测技术实现

近年来，轨道入侵检测已成为各国轨道运输安全关注的热点问题。目前，我国主要以人工方式定期对绝缘瓷瓶的绝缘子进行清扫和检查。这种方式很难实时监控绝缘子状态，因此有必要研究基于计算机的全自动检测方式。轨道入侵检测的方法主要有双电网、倾角传感、红外对射、视频内容分析、光栅放射谱和监测雷达等。

由于监测直观，监控范围大，视频监控作为一种重要的安全保障方法被广泛应用于轨道安全监控系统中。但目前的视频监控系统大多需要专人监管，监控人员的工作强度很大，且容易产生疏漏。

目前，国内多采用安装于防护网上的探测电缆进行异物入侵检测，同时辅助视频监控系统对现场状况进行确认。在已经开通运营的京津城际高速铁路上就采用这种监控方式。该监控方式多应用于跨铁桥环境，通过安装在跨铁桥两侧的金属防护网上的探测电缆来检测侵界异物，当有异物损坏防护网落入铁路线路时，位于防护网上的探测电缆将被切断，同时报警系统启动。然而，该方法可靠性较差，只有在异物损坏探测电缆的情况下才能有效检测出侵界异物。

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图4－1　基于激光幕墙的异物检测方法

北京交通大学的王洋采用基于激光幕墙的方法进行异物检测。通过安装多个二维激光传感器形成激光幕墙来检测入侵异物，如图4－1所示。该方法检测速度快、灵敏度高，但是安装较为复杂，受环境影响较大，只能检测几个截面，不能准确测量出异物的大小和形状，且成本较高。

兰州交通大学的朱正平、王秀丽、岳秋菊提出了一种基于机器视觉的轨道异物侵界检测方法。利用Hough变换检测出铁轨，以铁轨的边缘为基础建立检测窗口，通过检测窗口内的灰度变化判断是否存在异物。该方法实现起来较为简单、成本低、实时性好，但可靠性较低，且无法判断异物的大小和位置。

北京交通大学的葛大伟提出一种基于视频内容分析的铁路入侵检测方法。利用基于混合多高斯背景模型的背景差分算法提取出异物，然后对异物行为进行分析，实现入侵行为的识别与报警。该方法容易实现、成本较低，但是基于图像差分难以避免会出现对静止异物的误检和对阴影的漏检的情况，系统的可靠性较低，异物定位也不够准确。