(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211090808.4 (22)申请日 2022.09.07 (71)申请人 东南大学 地址 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼 2 号 (72)发明人 茅建校　王浩　朱涨鑫　谢以顺　 孙超　张广进　唐建章　 (74)专利代理 机构 南京经纬专利商标代理有限 公司 32200 专利代理师 王美章 (51)Int.Cl. G08B 13/196(2006.01) G08B 13/184(2006.01) G08B 31/00(2006.01) G08B 25/00(2006.01)G08B 5/36(2006.01) H04N 7/18(2006.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06T 7/73(2017.01) G01S 17/86(2020.01) G01S 17/88(2006.01) (54)发明名称 一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能 监测系统及监测方法 (57)摘要 本发明提供了一种面向铁路营业线施工的 异物侵入智 能监测系统及监测方法， 包括： 数据 采集子系统， 用于对铁路界限区域进行监测覆 盖， 包括： 摄像头， 邻近铁路营业线的施工段上， 用于采集侵入异物的画面； 激光雷达， 数据分析 子系统， 包括： 数据缓存模块， 计算单元， 包括计 算单元A与计算单元B， 预警子系统， 包括： 预 警模 块， 对所述计算单元生成的包含异物类型及位置 的信息进行判断， 判断异物位置是否位于铁路界 限区域内， 以确认风险， 并根据预警时间与该铁 路路线上的列车通过时刻 表进行比对， 生成含有 风险信息的预 警信号。 本发明将 激光雷达与机器 视觉技术有效结合， 高效实现多个异物的监测、 识别以及定位等， 大大提高异物侵界检测的安全 性和效率。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115497242 A 2022.12.20 CN 115497242 A 1.一种面向铁路营业线施工的异 物侵入智能监测系统， 其特 征在于， 包括： 数据采集子系统， 用于对铁路界限区域进行监测覆盖， 包括： 摄像头， 布置 于邻近铁路营业线的施工段 上， 用于采集侵入异 物的画面； 激光雷达， 与摄 像头沿同一竖直方向上布置， 能够实时扫描生成点云模型； 数据分析子系统， 包括： 数据缓存 模块， 用于 接收并缓存摄 像头与激光雷达发出的数据； 计算单元， 包括计算单元A与计算单元B， 计算单元A通过智能算法能够对摄像头采集的 画面进行异物识别， 获得异物类型信息， 计算单元B对激光雷达检测的异物进行定位， 获得 异物位置信息； 预警子系统， 包括： 预警模块， 对所述计算单元生成的异物类型信息及异物位置信息进行判断， 当判断的 异物类型信息与预警模块设定的异物类型相匹配后， 判断异物位置是否位于铁路 界限区域 内， 以确认风险， 并根据预警时间与该铁路路线 上的列车通过时刻表进 行比对， 生成含有风 险信息的预警信号； 指令分发模块， 用于将预警信号发送至PC端； PC端， 包括预警展示模块， 用于对数据分析子系统发出的风险信息进行展示并预警。 2.根据权利要求1所述的一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测系统， 其特征 在于， 所述摄像头与所述激光雷达至少分别布置有两组， 且分别布置于铁 路界限的边角上， 以实现对铁路界限区域全部监测覆盖 。 3.根据权利要求2所述的一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测系统， 其特征 在于， 两组所述摄像头与所述激光雷达位于所述铁路营业线路的两侧且位于所述铁路营业 线路的垂直线上分布， 用于分别检测两侧的异 物侵入。 4.基于权利要求1所述一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测系统的监测方 法， 其特征在于， 包括以下步骤： S1， 通过激光雷达扫描无异 物时的邻近 铁路营业线的施工段， 获得基准 点云模型； S2， 数据分析子系统将摄像头采集的视频画面作透视变换， 得到视频画面在世界坐标 系下的坐标， 然后， 在施工范围内建立局部坐标系， 计算单元A利用智能算法进 行目标检测， 实时识别侵入铁路的异 物， 计算单 元B对侵入异 物定义编号与坐标Am(Xm， Ym)； 其中， 所述Am表示A类m号异物， (Xm， Ym)为异物坐标， 位于X轴方向的Xm处和位于Y轴方向 的Ym； S3， 当S2步骤中检测 发现有异物侵入铁路界限区域内时， 将激光雷达实时扫描的点云 模型与所述S1步骤得到的基准点云模 型进行配准比对， 在激光雷达扫描平面图中定义一个 与摄像头同样的局部坐标系， 获得异 物在扫描平面图中的坐标m(xm， ym)； 其中m为扫描平面图中的m号异物， (xm， ym)为异物坐标， 位于x轴方向的xm处和在y轴方 向的ym处； S4， 数据分析子系统根据异物在智能算法识别中的位置关系， 与扫描平面图中的异物 一一对应， 得 出扫描平面图中所有异 物的类型与异 物的位置坐标， 并传递给 预警子系统； 其中， 所有异 物的位置坐标由扫描平面图中真实坐标 得出； S5， 通过预警模块进行判断并生成含有风险信息的预警信号， 指令分发模块传达， 由PC权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115497242 A 2端的施工现场平面图中展示异 物类型、 位置以及风险级别， 并做出 预警行动。 5.根据权利要求4所述的一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测系统 的监测方 法， 其特征在于， 所述S4 步骤中的预警行动为： 若预警时间处于列车通过的前10分钟， 黄色预警升级为红色警报， 施工安全管理部门 派专人前往及时清除， 确保在列车通过的前5分钟处置清除异 物； 若预警时间处于列车通过的前5分钟以内， 立刻通知列车临时停车处置， 等待异物清 除， 清除之后， 列车 方可恢复运行。 6.根据权利要求4所述的一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测系统 的监测方 法， 其特征在于， 在所述S2步骤中， 对所述摄像头视频画面做透视变换， 得到视频画面在相 机坐标系下的坐标之后， 相机坐标系Oc‑XcYcZc到世界坐标系， 通过相机外参矩阵R、 T进行转 化， R为单位正交旋转矩阵， T为三 维平移矢量， 以施工范围靠近铁 路运行侧的一个边界点为 原点， 顺铁路方向为Y轴， 垂直铁路运行的方向为X轴， 最终仅保留x坐标与y坐标， 测出新建 坐标系是世界坐标系逆时针旋转α角度， 测出新建坐标系的原 点在世界坐标系的位置为(a， b)， 通过以下坐标转换公式得到在新建局部坐标系下异 物的位置(x， y)： 7.根据权利要求4或6所述的一种面向铁路营业线施工的异物侵入智能监测系统的监 测方法， 其特征在于， 对激光雷达的扫描平面图建立与摄像头一样的局部坐标系， 以施工范 围靠近铁路运行侧的一个边界点为原 点， 顺铁路方向为y轴， 垂 直铁路运行方向的为x轴， 激 光雷达自带坐标系原点为自身 所在位置， 新建坐标系的坐标轴是激光雷达自带的坐标系逆 时针旋转角度， 测出新建坐标系的原 点在自带坐标系的位置为(c， d)， 在自带坐标系下的坐 标为(X， Y)， 通过以下坐标转换公式得到在新建局部坐标系下异 物的位置(x， y)： 权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115497242 A 3