视频监控铁路限界内逗留物体的检测方法
基于视频图像的铁路周界异物入侵检测算法研究
基于视频图像的铁路周界异物入侵检测算法研究基于视频图像的铁路周界异物入侵检测算法研究摘要：铁路周界的异物入侵问题一直是铁路安全管理的重点和难点之一。
本文主要研究了基于视频图像的铁路周界异物入侵检测算法，通过对铁路周界视频图像的处理和分析，实现对异物入侵的自动检测和报警。
首先，对铁路周界的特征进行分析，包括铁路轨道、铁路道岔、围栏等特征，然后使用图像处理技术进行图像分割和特征提取，最后使用机器学习算法进行分类和检测，实现对异物入侵的准确判断和及时报警。
关键词：铁路周界，异物入侵，视频图像，算法研究，图像处理1. 引言铁路是我国交通运输体系的重要组成部分，对于保障交通安全和经济发展具有重要意义。
然而，铁路周界的安全问题一直是铁路管理部门面临的挑战之一，特别是异物入侵问题。
由于铁路周界线长，监控范围广，传统的人工巡查难以实现全面覆盖，因此需要借助先进的技术手段来实现对铁路周界的实时监控和入侵检测。
2. 铁路周界特征分析铁路周界的特征主要包括铁路轨道、铁路道岔、围栏等。
铁路轨道是铁路运行的基础设施，其形状和位置可以作为铁路周界的重要特征之一。
铁路道岔是铁路交通的重要组成部分，其位置和状态可以反映铁路周界的安全性。
围栏是铁路周界的物理隔离设施，其完整性和状态直接影响着铁路周界的安全。
3. 视频图像的处理和分析铁路周界的视频图像包含了丰富的信息，可以通过图像处理和分析技术来实现对异物入侵的检测和判断。
首先，通过图像预处理技术去除图像中的噪声和干扰，提高图像的质量。
然后，采用图像分割算法将铁路周界的不同区域分割出来，包括铁路轨道、铁路道岔和围栏等。
接着，使用特征提取算法从每个区域中提取出特征信息，例如轨道的形状和长度，道岔的位置和状态，围栏的完整性和高度等。
最后，通过机器学习算法对提取到的特征进行分类和判断，实现对异物入侵的检测和报警。
4. 算法实验与评估为了验证基于视频图像的铁路周界异物入侵检测算法的有效性，进行了一系列的算法实验和评估。
铁路沿线巡检无线视频监控方案
铁路沿线巡检无线视频监控方案随着铁路系统建设的不断完善，铁路沿线的安全也越来越引起重视。
而为了加强铁路沿线的安全监管，传统的巡检方式已经逐渐无法满足需要，因此使用无线视频监控技术成为了必然的趋势。
一、方案背景及目的铁路沿线是一个重要的社会基础设施，随着现代化建设的大力推进，铁路沿线的安全保障和维护也变得尤为重要。
不过，由于铁路沿线的地域和环境复杂，传统的巡检手段难以达到及时发现、迅速处置的要求，因此开发适合铁路沿线使用的无线视频监控技术已经成为当前的迫切需求。
本方案的主要目的是在铁路沿线建立一套完备的无线视频监控系统，用于及时发现、迅速处理发生在铁路沿线的安全事件，避免可能造成的不良后果，同时帮助铁路部门更好地监管铁路沿线的安全状况。
通过引入无线视频监控技术，可以提高巡检及维护效率，提高铁路系统的安全性和可靠性。
二、方案设计1. 设备选型由于铁路沿线环境的复杂性和行车速度的要求，很多传统的监控设备难以适应铁路沿线的巡检需求。
基于这一考虑，我们采用了具有高清晰度、防震性强、低功耗和高度耐用的无线视频监控设备。
并且根据铁路沿线地球物理条件以及监控范围和安装方式的不同，选择了适合铁路沿线使用的固定式和移动式的监控设备。
其中，就固定式监控设备而言，选型主要考虑其维护便捷性和防水性，以确保其能在极端环境下有效运行。
而就移动式监控设备而言，除要考虑其通信和视频传输质量外，还必须能适应铁路沿线的高速行车环境，并具备移动、轻便和防震等特点。
2. 系统架构本方案主要有两种架构，即中心式监控和分布式监控。
中心式监控指将监控设备的视频信号集中在一个中心矩阵中统一管理。
这种模式的优点是管理易于操作和升级，但需要架设一台大型中心服务器。
分布式监控则更加灵活，可以在多个细节和区域放置不同数量和类型的监视设备，数据上传到管理服务器接口，数据内容更加丰富。
但需要注意，这种模式下的人工集中应急响应和维护较为困难。
3. 系统使用本方案中，设备部署和使用的核心要素是安全和可靠性。
高速铁路异物侵限监测系统的研究
2）监控与数据处理传输单元 监控与数据处理传输单元是现场监测的核心，接收并监测设备传 来的实时状态信息和故障信息， 还要与监控数据处理中心进行交互。 在监控与数据处理传输单元接收到异物侵限或其他因素产生的停车 信息时，要及时能给列控中心发出停车信息。 因为监控与数据处理传 输单元的重要性，必须要保证监控与数据处理传输单元的可靠性。 因 此采用双机热备，当一台主机故障时，能将处理权在较短的时间切换 到另一台。 同时还要有自身的供能设备。 3）其它 轨旁控制器是用于接收检测到的信号， 通过对检知信号的有无、 数量和位置的判断输出相应的报警和停车信号； 同时也用于发送信 号。 2.2 网络安全 为了确保传输网络的可靠性与安全性，监控与数据处理传输单元 与监控数据处理设备之间采用专用双以太网进行传输。每个监控与数 据处理传输单元主机连接了以太网连接通道，并且给每个监控与数据 处理传输单元主机分配独立的 IP 地址。 监控与数据处理传输单元与 监控数据处理设备之间的通信采用 TCP/IP 协议， 网络结构应信息传 输的实时性要求。 各现场监控与数据处理传输单元，其信息需要利用 以太网线或光缆线路传输至邻近接入点，再通过通信传输网传送至监 控数据处理中心。 2.3 软件构架 异物侵限监控软件是异物侵限监控系统的重要组成部分。它的主 要功能为要能与所有监控与数据处理传输单元进行数据通信，接收监 控与数据处理传输单元发送过来的监控数据， 将数据存入数据库，同 时还能够发送预警或报警信息监给控数据处理中心或者列车调度中 心发送；能给值班人员提供人机监控操作界面，便于安全检查。
基于智能视频分析摄像机的轨道异物检测
基于智能视频分析摄像机的轨道异物检测作者：刘亚会来源：《中国科技纵横》2015年第19期【摘要】在铁路运输系统中，安全运行是确保列车平稳、不间断运行的基础。
在线监测轨道间异物技术为驾驶员提供减速信息，并对行车安全具有重要意义。
本文提出采用智能视频分析摄像机对轨道异物检测技术，通过主动检测方式智能识别入侵物体，并发出报警给机车司机。
实验证明，该方法能有效地检测出轨道间的异物。
【关键词】智能视频分析技术摄像机异物检测1 引言在铁路运输系统中，轨道异物入侵影响到正常行车安全的障碍物，如桥梁隧道掉落的悬挂物、因报警失误仍滞留在道上作业的工务人员、非法上道的人畜车辆（尤其在我局的临策线上）。
由于普通列车行车速度较快，单靠司机的视觉和常规检测方法来进行异物识别，难以保证行车安全。
目前，铁路异物入侵检测分为主动检测和被动检测两种方法。
主动检测是指向需检测的方位发出某种探测信号，通过传感器反射回来的信号检测障碍物。
这种方法是侵犯式检测，但是检测的空间覆盖率有限。
本文应用车载移动的方式安装智能视频分析摄像机，通过主动检测方法，研究铁路行车视频图像中的异物分割，检测前方异物并报警。
2 系统的详细设计2.1系统的工作原理系统主要由车载式智能视频分析摄像机、传感器、报警装置等构成。
工作原理如下：首先需向检测的方位发出探测信号，有快速、准确的Hough变化检测出铁轨，划定检测范围，将检测信息传输至智能视频分析摄像机中的分析模块，如有异物将发生报警，提供信息给列车司机，该方法能有效的检测出列车运行前方异物的入侵。
本文设计了图1所示的检测流程来完成轨道异物检测。
图1 异物检测流程图2.2系统模块设计系统主要有图像采集单元、智能视频分析模块和报警模块三部分构成。
图像采集单元的功能主要是完成图像采集、分解以及光电信号转换的器件，并通过摄相机图像采集原理实现。
智能视频分析模块的功能主要通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音。
铁路周界异物入侵检测方法研究
铁路周界异物入侵检测方法研究铁路周界异物入侵检测方法研究随着铁路运输的高速发展与普及，铁路安全问题的重要性也日益凸显。
铁路运输线路的安全与畅通是保障铁路运输顺利进行的基础。
然而，由于各种原因，铁路周界往往容易受到异物入侵的威胁，造成严重的安全隐患。
因此，铁路周界异物入侵检测方法的研究显得尤为重要。
铁路周界异物入侵指的是在铁路线路的运输过程中，不符合运输要求的异物进入铁路区域，对列车运行安全构成威胁的现象。
这些异物可能是由于列车运行过程中的物质碎片、动植物、各种垃圾等非法进入的。
这不仅会对列车行驶造成危险，而且可能损坏列车设备、导致列车行进中断，造成巨大的财产损失。
因此，铁路周界异物入侵检测方法的研究对于确保铁路运输安全和顺畅具有重要的意义。
要解决铁路周界异物入侵的问题，首先要对异物的特征进行准确定义和分类。
根据异物的形状、材质和尺寸等特征，可以将铁路周界异物分为固体异物、液体异物和气体异物。
固体异物通常是指具有一定质量和形状的金属、塑料、石块等物质。
液体异物则主要包括泄漏的化学品、润滑油等。
气体异物则是指各种有毒气体、燃料气等。
对于不同的异物类型，需要采用不同的检测方法和装置进行监测和控制。
在铁路周界异物入侵检测方法的研究中，传感器技术是一种常用的技术手段。
通过安装各种类型的传感器，可以实时监测铁路周界的状态，并及时发现异物入侵的情况。
常见的传感器包括红外传感器、声纳传感器、雷达传感器等。
红外传感器可以通过监测热能辐射的变化来判断异物的存在；声纳传感器则可以通过接收不同频率的声波发送异物位置；雷达传感器则可以通过发射和接收回波的方式，判断异物的位置和特征。
这些传感器可以根据需求进行组合和配置，形成一个完整的监测系统。
除了传感器技术，图像处理技术也是铁路周界异物入侵检测中重要的一部分。
通过安装监控摄像头和图像处理系统，可以对铁路周界进行全天候、全方位的监测和分析。
图像处理技术可以对监控画面进行实时分析，对异常情况进行自动识别和报警。
铁路综合视频监控系统专项检验细则
1 检验依据..................................................................... 3 2 检测实验室环境配置........................................................... 3 2.1 检测平台结构示意图： ..................................................... 3 2.2 配置表： ................................................................. 4 3 系统功能测试项目(共 22 项).................................................... 5 1）实时监控功能 .............................................................. 5 2）存储功能 .................................................................. 5 3）回放功能 .................................................................. 5 4）分发与转发 ................................................................ 5 5）告警功能 .................................................................. 5 6）网管功能 .................................................................. 5 4 系统性能测试项目(共 16 项).................................................... 6 1）视频网络性能测试： ........................................................ 6 2）响应时延 .................................................................. 6 3）分发与转发能力 ............................................................ 6 4）可靠性测试 ................................................................ 6 5）系统图像质量评估 .......................................................... 6 5 系统功能测试方法............................................................. 7 6 系统性能测试项目............................................................ 29 第三部分 铁路综合视频监控系统互联互通测试内容和方法 ............................45
基于智能视频分析摄像机的轨道异物检测
大区域 ；
图像 。 本文可采用快速多 阈值分割法 ： 该算法 的步骤为 ： （ １ ） 找出 图中的两个最 大局部值 ， Ｚ １ ， ｚ ２ ， （ ２ ） 求出两个 局部值 间
的直方 图中的最底 点Ｚ ３ ； （ ３ ） 测试直方 图的平坦 型 ； （ ４ ） 若上述值 小于
ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｒ ｈ ｏ ｔ ｈ ｅ ｔ ａ ｛ ｒ ｈ ｏ ＋ｌ ， ｋ ｝ ＝ ［ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｒ ｈ ｏ ｔ ｈ ｅ ｔ ａ ｛ ｒ ｈ ｏ ＋ｌ ， ｋ ｝ ； ［ ｉ ， ｊ 卫 ；％
位置 、 分辨率决定的， 上下宽度有 轨道直线方程决定 的， 具体参数 由
现场的实际情况而定。
叨． 北 京 理 工 大 学 学报 ， ２ ０ ０ ５ ． ２ ５ （ ９ ） ． ［ ３ ］ 朱 娟 娟， 郭 宝 龙． 一 种运 动载 体 摄像 的 自适 应 稳像 系统 ］ ． 光 电子 激光 ， ２ ０ ０ ７ ， １ ８ （ １ ） ．
的目标物与其背景在灰度特胜上的差异 ， 把 图像视为具有不 同灰度 ｆ ｏ ｒ ａ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｌ ｍ ｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｅ ｒ ｅ ｏ ｃ ａ ｍ ｅ ｒ ａ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ［ Ｊ ］ ． Ｐ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎ Ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ， 级 的两类区域（ 目标和背景） 的组合 ， 选取一个合适的阈值 ， 以确定 图 像 中每个像 素点应该属于 目标还是背景区域 ， 从而产生相应的位置
４ ． ２窗 口异 物 分割技 术
图像 阈值分割是一种广泛应用 的分割技术 ， 利用图像 中要提取 ［ ４ ］ Ｊ ａ Ｓ ｅ ｏ ｎ ｇ Ｋ ｕ ． Ｋ ｙ ｏ ｕ ｎ ｇ Ｍ ｕ Ｌ ｅ ｅ ， Ｓ ａ ｎ ｇ Ｕ ｋ Ｌ ｅ ｅ ． Ｍ ｕ ｌ ｔ ｉ －ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｍ ａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ
铁路异物侵入检测
铁路异物侵入检测前言滚石、行人、动物等异物侵入铁路限界，频频引发铁路交通事故，严重威胁了人民生命财产安全和铁路运输经济的发展。
铁路入侵检测问题成为各国铁路运输安全关注的热点问题。
传统的轨道检测主要是依靠人力,通过在全国范围内设置大量专业巡路人员来达到轨道检测的效果。
这种方式虽然能够非常准确的检测到安全隐患,但是太过于浪费人力和财力,同时对于紧急事故反应也不够迅速。
为了解决人力检测所带来的弊端，基于计算机的全自动检测方式显的非常重要。
随着智能视频监控技术的飞速发展，基于视频监控的入侵检测技术得到了越来越多的研究和尝试性应用。
关键字：铁路异物、智能视频技术、运动目标检测研究现状滚石、落物、行人、动物、车辆等异物侵入铁路限界，具有突发性、无规律、不可预测等特点⋯，在列车速度超过200 km／h时，仅靠司机目视发现后采取制动措施，将不能有效避免事故发生，严重威胁行车安全。
为此，美国旧-3]、日本H1等铁路运输发达国家均采用先进技术检测铁路入侵异物并提前预警，确保行车安全，我国也在《新建时速300～350 km 客运专线铁路设计暂行规定》"1中明确规定应根据需要对自然灾害和异物侵限等进行监测，为列车运行计划调整、行车控制提供依据。
近年来，铁路入侵检测问题已成为各国铁路运输安全关注的热点。
目前我国铁路供电部门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。
铁路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技术等。
由于监测直观，监控范围大伸，视频监控作为一种重要的安全保障方法广泛应用于铁路安全监控系统。
但目前的视频监控系统大都需要专人监看，监控人员的工作强度很大，容易产生疏漏。
在国内，多采用安装于防护网上的探测电缆进行检测，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就采用的这种监控方式如图1所示，该监控方式多应用于跨铁桥环境，通过安装于跨铁桥两侧的金属防护网上的监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，位于防护网上的监测电缆将被切断启动报警系统。
山区铁路异物侵限监测技术应用研究
山区铁路异物侵限监测技术应用研究作者：肖琨来源：《科技资讯》2015年第15期摘要：危岩落石是山区常见的一种不良地质现象，严重威胁着山区铁路建设及行车安全。
虽然山区铁路设计中采取绕避方式，但由于山区山高坡陡地段覆盖范围广泛，仍然无法完全避免这种危险源。
随着我国铁路建设的发展，危岩落石对铁路特别是高速铁路的安全影响越来越需要慎重考虑，因此，有必要采取监测等技术手段，实现提前报警，尽可能的在发生事故之前清楚危险或者降低损失，保障人民生命财产。
本文通过对几种山区铁路路基边坡危岩落石异物侵限监测技术的介绍，包括光纤光栅技术、视频分析技术、雷达监视技术以及卫星定位技术等，分析其工作原理和技术特点。
针对其各自的特点，结合山区铁路的特殊工程情况，提出可行性的建议方案，作为系统设计和建设的参考。
关键词：山区铁路路基危岩落石监测报警中图分类号：U298 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）05（c）-0000-00作者简介：肖琨，男，1975年生，高级工程师，中铁二院通号院副总工程师，中铁二院四川旷谷信息工程有限公司（信息中心）副总经理，第九批四川省学术和技术带头人后备人选。
牵头负责中铁二院在中国铁路公司和国家地震局联合科研项目“高速铁路地震监测预警系统”科研项目中的研制工作；曾担任武广、郑西、福厦、厦深、海南东环线、成绵乐、成渝等多条铁路重大干线和成都地铁OCC中心信息专业设计负责人或技术管理负责人；担任中铁二院委内瑞拉北部铁路整体系统集成工程总承包项目部副经理。
我国幅员辽阔，山区地形众多，滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害频繁发生，多为突发性和灾难性，特别是高陡边坡的崩塌、危岩落石，更是难以预测，严重威胁山区铁路建设和运营安全。
一旦灾害发生，将给人民生命及国家财产造成严重危害和巨大损失。
虽然技术人员在山区铁路设计中采取尽可能的绕避重大不良地质地段和较集中的危岩落石地段方式，但由于山区山高坡陡地段覆盖范围广泛，且地质构造极为复杂，深路堑、高陡边坡（人工及自然边坡）、危岩落石等仍然无法完全避免。
高铁防灾异物侵限监测系统使用与维护安全浅析
高铁防灾异物侵限监测系统使用与维护安全浅析高铁防灾异物侵限监测系统是一种采用先进技术和设备，用于监测高铁轨道上的灾害和异物侵限的系统。
它的主要作用是保障高铁行车的安全和顺畅。
高铁防灾异物侵限监测系统一般包括视频监控、传感器监测和数据分析三个主要部分。
视频监控采用高清摄像头，将整个轨道范围内的情况进行实时监测和记录，并可以通过数据存储和传输设备将视频数据传送到监控中心，实现对轨道的全程监控。
传感器监测主要应用于异物侵限监测，通过安装在轨道下的传感器，可以实时检测到异物的存在，并及时向监控中心发送警报信号。
数据分析部分利用先进的数据处理技术，对从视频监控和传感器监测中获得的数据进行分析和判断，以便及时发现和解决问题。
高铁防灾异物侵限监测系统的使用安全主要包括以下几个方面。
系统的设备必须符合国家标准，并经过严格的测试和验证，确保其质量和可靠性。
系统的安装和维护必须由专业人员进行操作，并按照相关规定和操作手册进行操作，以保证操作的准确性和安全性。
系统的使用涉及到大量的数据，必须采取相应的数据保护措施，防止数据泄露和篡改。
使用人员必须经过专业培训，熟悉系统的使用方法和操作流程，并严格按照操作规程进行操作，以确保系统的安全性。
高铁防灾异物侵限监测系统的维护安全主要包括以下几个方面。
定期对系统设备进行检查和维护，确保其正常运行和性能稳定。
维护工作主要包括设备的清洁、调试和更换等。
定期对系统软件进行更新和升级，以保持系统的先进性和适应性。
要定期备份系统数据，以防止数据丢失和损坏。
维护人员必须具备专业的技术和知识，能够熟练掌握系统的维护方法和技巧，并能够迅速排除系统故障和问题，保证系统的稳定运行。
高铁防灾异物侵限监测系统的使用与维护安全必须高度重视，需要严格按照相关规定和操作手册进行操作和维护，同时要进行系统的定期检查和维护，保证系统的正常运行和性能稳定，以确保高铁行车的安全和顺畅。
高速铁路异物侵线检测方案探讨
高速铁路异物侵线检测方案探讨我国铁路线路所在区域，环境复杂，类型各异。
由于大风、轨道异物等导致的行车事故世界各国时有发生，严重影响了铁路运输生产。
高速铁路在运行过程中，由于运行速度快，制动距离远等特点，需要重点关注异物飞入线路。
大风及严寒气候对高速铁路行车造成的灾害主要有：大雪埋道、风引起的沙上道等异物入侵事件也严重威胁着列车运行安全。
随着我国高速铁路网建设的推进，大风环境下高铁运行安全和恶劣环境下的异物入侵事件的检测预警已经成为高速铁路列车安全运行的关键问题。
一、检测方案比选目前国内外异物检测方法主要包括双电缆监控、倾角传感、红外对射、光纤光栅探测、检测雷达、微波检测、光缆监测等，但这些方法存在先天的缺陷，主要表现在：1.对于落在轨道上的静态异物无法测量；2.存在漏报和误报，特别是误报的情形较多；3.发生误报时无法远程人工确认铁路轨道表面是否存在异物，需要人工现场确认；4.对沙雪埋道无法检测；5.对异物大小无法检测。
本团队通过对各种方案比较讨论后，拟采用机器视觉理论，结合光网格扫描技术和几何仿射原理，在二维视觉空间上测量异物大小，实现铁路轨道表面异物检测。
二、检测原理在铁轨的同一位置连续拍两帧照片，一帧是线激光器关闭时的照片，一帧是线激光器打开时的照片，该两帧照片相减得到铁轨和异物在线激光照射下的投影，同时耦合铁轨不同位置的相减后的图片信息，并根据仿射几何原理计算得出异物大小。
三、系统检测算法（一）轨道识别算法选取图像中心坐标（x_center，y_center）为计算基点，角alpha为经过中心点直线与X轴正方向的夹角，取值范围为-90度到90度，每次变动1度。
对每个角度，图像沿经过中心点、与X轴成该角度的直线ab进行灰度值积分，并归一化，然后对积分进行差分。
若差分的绝对值最大值大于10，则该角度存在直线。
直线方程斜率是角度alpha的正切值，截距可由差分最大值在差分向量中的位置计算出来，则铁轨直线方程可确定。
视频监控铁路限界内逗留物体的检测方法
视频监控铁路限界内逗留物体的检测方法于革;贾利民;秦勇;杨艳芳【期刊名称】《中国铁道科学》【年(卷),期】2013(034)004【摘要】根据逗留物体运动的特点,对传统的混合高斯背景图像建模方法进行改进,通过自适应混合高斯背景图像模型将作为前景图像的逗留物体从背景图像中提取出来；再用形态学滤波法消除逗留物体图像因阈值分割产生的意外噪声,然后采用颜色直方图匹配的算法实现对逗留物体的跟踪；当逗留物体在监测区内的累积停留时间超过预设的时间后启动报警.实验结果表明:该方法可以很好地适应监测范围内目标物体缓慢移动或静止的场景,能够快速、准确地对逗留物体进行检测、跟踪和报警.【总页数】5页(P105-109)【作者】于革;贾利民;秦勇;杨艳芳【作者单位】北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044;北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044;北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044;北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044【正文语种】中文【中图分类】U298.12;TP391.41【相关文献】1.一种基于隐私保护的云端视频监控移动物体检测方法 [J], 赵耿;郭魁;金鑫2.智能视频监控系统中物体遗留检测方法的研究 [J], 孔英会;张新新;王蕴珠3.发挥视频监控"千里眼"作用确保货物重载运输安全管理r——关于太原铁路局货运处安全管理中干部作风发挥视频监控r"千里眼"作用情况调研的分析思考 [J], 王建国;刘永亮;任艳丽;刘海华4.视频监控中潜在长期停留物体的检测算法 [J], 于亚楠;苏远歧5.视频监控中运动物体跟踪算法研究 [J], 于亚楠因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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３ 逗 留物体 的跟踪及报警
在检测 到前 景 图像 的基 础上 ，将 该 前景 图像 的
像素点集合作为需要跟踪的运动 目标 （ 逗留物体） 。 基于颜色直方图匹配ｒ ６ ］ 对检测到的逗 留物体进行匹 配分析，实现对逗留物体的跟踪 ；同时通过时间变 量 Ｔ对 同一 逗 留物 体 在 监 测 范 围 内的逗 留 时 间 进
第３ ４ 卷， 第４ 期 ２ ０ １ ３年 ７月
文章编号 ：１ ０ Ｏ ｌ 一 ４ ６ ３ ２（ ２ ０ １ ３ ）０ ４ — ０ １ ０ ５ — ０ ５
中 国 铁 道 科 学
ＣＨＩ ＮＡ ＲＡＩ ＬＷ ＡＹ Ｓ ＣＩ ＥＮ Ｃ Ｅ
Ｖｏ １ ． ３ ４ Ｎｏ ． ４
背景 图像模 型将 作为前景 图像 的逗 留物体从背景 图像 中提 取 出来 ；再 用形 态学滤波 法消除逗 留物体 图像 因阈值 分 割产 生的意外噪声 ，然后采用颜色直方 图匹配 的算法实 现对逗 留物体 的跟踪 ；当逗 留物体 在监测 区 内的累积 停 留时间超 过预设的时间后启动报警 。实验结果表 明 ：该方法 可 以很 好地适应 监测 范 围内 目标物体 缓慢移 动或 静止 的场景 ，能够快 速 、准确地对逗 留物体进行检测 、跟踪和报警 。 关键词 ：视频监 控 ；高斯 混合模型 ；逗 留物体 ；颜色直方 图
中 图分 类 号 ：Ｕ２ ９ ８ ． １ ２ ：ＴＰ ３ ９ １ ． ４ １ 文献 标 识 码 ：Ａ
视频监控系统作为保障铁路运输生产安全的重
要 技术 手段 之 一 ，已经 得 到广 泛 的应 用 ［ １ ＿ ３ ］ 。为 了
开发智能型视频监 控系统 ，文献 ［ ４ － ６ ］针对侵入 铁路 限界物体的检测 ，提出了 １ 种能够快速适应场 景变化的入侵物体 目标识别方法。但是针对在铁路 限界或 铁路 车站 公 共 服 务 区 内逗 留 （ 徘 徊 、滞 留）
茎
２ 逗 留物体检测
图 １ 逗 留物体检测原理框图
采用背景差分法［ ７ ］ 实现对运动物体的检测 ，其 难点是背景图像模型的建立 。目前，主要采用混合
高斯 背 景 图像 建模 方法 ［ ８ ］ ，应 用该 方法 对每个 像 素 点进 行 识别 ，需要 通过 多个 模型 进行 描述 ，处理 时
１ ０ ６
中
国
铁
道
科
学
第 ３ ４卷
率 和准确性 。
则 判断前 一 帧 图像 像 素 点 的高 斯 分 布 函 数 个 数
改进 的思 路是 ：根据 逗 留物体 的运动 性质 ，动
Ｂ 是否达到阈值 Ｋ （ 本文取 Ｋ＝ ： ： ３ ） ，若 Ｂ ＜ Ｋ，则增加 １ 个 ｔ 一 的高斯分布函数，否则 ， 按照 一（ １ 一Ｏ ｒ Ｓ ） ｔ － ， １ ４ － Ｏ Ｌ Ｓ Ｘ 对当前帧图像像素
像像素点学习率 ，且 ０ ≤口 ｓ ＜虾≤１ 。
（ １ ）初始化 ：用视频 图像序列前 Ｍ 帧图像 的 像素平均值创建初始化背景 图像模型 ，并从第 Ｍ
帧图像 开始计 时 ，记为 ｔ ＝Ｏ ，对该 图像 的像 素点 只构造 １ 个 高斯 分布 函数 叩 （ ， ，ａ ｏ ）为
叩 （ ， ０ ） 一 ∞ 。
Ｊ ｕ ｌ ｙ ，２ ０ １ ３
视 频 监 控 铁 路 限界 内逗 留物 体 的检 测 方 法
于 革 ，贾利 民，秦 勇 ，杨艳 芳
（ 北京交通大学 轨道交通控制 与安全 国家重 点实验室 ，北京 １ ０ ０ ０ ４ ４ ）
摘
要 ：根据逗 留物体运动 的特点 ，对传统 的混合 高斯背景 图像建模 方法进 行改进 ，通过 自适 应混合 高斯
ｆ ＼ 匡 ［ 三 至 三 三 Ｉ 目 标 跟 踪
一 一 一
１ 研究思路
逗留物体 的检测过程主要分为 目标检测 、跟踪
以及 启 动报警 ３部分 。因此从 系统 设计 上考 虑逗 留 物体 的检测 原理 如 图 １ 所示。 由图 １ ，首先利 用运 动 目标 检 测 模 块 ，通 过 自 适应 混 合高斯 背 景 图像 模 型将作 为 前景 图像 的逗 留 物体 从 背景 图像 中提取 出来 ，再 用 形态学 滤 波法 消
的可疑 物体 （ 人 或物 品 ）的检 测和 跟踪 研究 ， 目前
尚未见 公开 报道 。因此 ，本文 针对 这一 问题 ，开 展
ｆ ＼ 臣 ［ Ｈ 亘 困 ） … 测
二二 二 二 二 工二 二 二 二 二
基 于 自适应 背景 图像建 模 的逗 留物 体检 测和 跟踪 方
法 的研 究 。
除逗 留物体视频图像因阈值分割产生的意外噪声 ， 即进行提高前景图像质量的处理 ；然后利用识别与 跟踪模块 ，根据颜色直方图统计特征对逗 留物体的 行 为进行 识别 和 跟踪 ；最后 ，统计 该逗 留物 体 的逗
留时间 ，当超 过 预设 时间 时启 动报 警 。
会消耗大量的系统资源 ；而且 ，当逗 留物体在被检 测区域内停留达到一定时间后 ， 会将逗留物体的像 素更新 到背景 图像 中，从 而造成误判或漏 判。因 此 ，在将混合高斯背景图像建模方法用于逗 留物体
的检 测 时 ，需 对该 方法 进行 改进 ，以提高检 测 的效
收稿 日期 ：２ ０ １ ２ — ０ ８ — ２ ２ ；修订 日 期 ：２ ０ １ ３ — ０ ５ — ３ １
基金项 目：铁道部科 技研究 开发计划项 目 （ ２ ０ ０ ９ Ｘ０ ０ ７ Ａ）
作者简介 ：于
革 （ １ ９ ６ ６ 一） ，女 ，北京人 ，博士后
点 的高斯 分 布 函数 进 行 更新 ，其 中 ａ ｓ 为 前 景 图
态调节逗 留物体第 ｔ 时刻视频 图像第 个像素点 的 混合高斯分布 函数个数 Ｂ ，并选择性地改变背景
图像 的更 新速 度 ，以 自适 应 的方式 实现对 逗 留物体 的准 确检 测 。具体 改进要 点如 下 。