摘要：本文針對城市軌道交通因軌行區(qū)障礙物而影響行車安全問題，提出了一種應(yīng)用于軌道交通的基于計算機視覺的障礙物識別系統(tǒng)。通過對軌行區(qū)障礙物種類、分布特點的分析，介紹了該識別系統(tǒng)的應(yīng)用特點及工作原理、流程，并以廈門軌道交通1號線試車線為實驗場地，分別對多個尺寸、類型的遺留物進行了實驗測試。測試表明，該系統(tǒng)在一定條件下，對障礙物的識別具有良好的效果。

關(guān)鍵詞：城市軌道交通；障礙物檢測；計算機視覺

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.03.039

中圖分類號：TP 391.41； U 239.5 " " " " 文獻標(biāo)志碼：B " " " " " 文章編碼：1672-7274（2025）03-0-03

Application of an Obstacle Recognition System in Rail Transit

WANG Fu

（Xiamen Metro Operation Co.， Ltd.， Xiamen 361000， China）

Abstract： This article proposes a computer vision based obstacle recognition system for urban rail transit， which addresses the issue of driving safety being affected by obstacles in the rail transit area. By analyzing the types and distribution characteristics of obstacles in the rail transit area， this article introduces the application characteristics， working principles， and processes of the recognition system. Using the Xiamen Rail Transit Line 1 test line as the experimental site， multiple sizes and types of remnants were tested. Tests have shown that the system has good performance in identifying obstacles under certain conditions.

Keywords： urban rail transit; obstacle detection; computer vision

我國的城鎮(zhèn)化在提速近30年后，展現(xiàn)出人口和經(jīng)濟向大城市群集聚的特點，軌道交通作為城市交通運輸主流出行工具的地位變得愈發(fā)突出。軌道交通線路、車輛、車站三大基礎(chǔ)設(shè)備的電氣、運行、信號控制系統(tǒng)保障了列車的安全運行[1]。但各類安全事故給地鐵的正常運營帶來了重大隱患，其中由軌行區(qū)障礙物造成的事故占比較大。2011年6月，北京地鐵4號線隧道區(qū)間內(nèi)的防火門脫落，導(dǎo)致事故所在區(qū)間發(fā)生斷電，列車發(fā)生停運；2018年1月，重慶地鐵環(huán)線因區(qū)間人防門侵限造成5人傷亡；2020年8月，武漢地鐵3號線施工設(shè)備侵限引發(fā)事故。隨著侵限事件不斷地發(fā)生，各大軌道交通集團針對不同的異物侵限采用了相對應(yīng)的防范方法，包括增加人工巡視、聯(lián)合高校及第三方公司開發(fā)不同的檢測系統(tǒng)等。主流的方案分為人工巡視、激光雷達掃描[2]、重點段視頻監(jiān)控[3]。前兩者方法主要于列車行運完成后的空窗期進行，無法做到實時監(jiān)測；而針對重點段視頻實時監(jiān)控也需要依賴人員被動觀察視頻界面。本文結(jié)合地鐵障礙物識別需全時段檢測、全空間覆蓋的需求，提出了一種基于計算機視覺的障礙物識別系統(tǒng)，可有效判斷識別各類障礙物，為地鐵運營安全提供保障。

1 " 障礙物特性分析

1.1 遺留物

軌行區(qū)遺留物主要由現(xiàn)場作業(yè)人員的疏忽導(dǎo)致，進而給列車運行帶來一定的安全隱患，一般由工器具、剩余物料、施工廢料三大類構(gòu)成，常見的類型如下。

（1）工器具。工器具主要是現(xiàn)場作業(yè)人員為維護相關(guān)設(shè)備設(shè)施所必要的輔助工具。尺寸較大的工器具如梯子、軌行小車等，這種類型的物件在施工作業(yè)完成后，都會被作業(yè)人員帶離現(xiàn)場。而容易遺留的工器具通常指尺寸較小且較為平常的物件，如扳手、網(wǎng)線鉗、電錘、紅閃燈、頭燈、小型錘子等。

（2）剩余物料。施工作業(yè)剩余物料多為管材類（如PVC管、DN鋼管）、線材類（如裁剪后的電纜、光纜等）材料。

（3）施工廢料。施工廢料為現(xiàn)場作業(yè)后所需要丟棄的物料，多為設(shè)備及基礎(chǔ)設(shè)施更替后遺留下的包裝袋、包裝盒等。

實踐中，這三大類遺留物又常常互相交叉，比如，廢料中也常包含拆卸的線纜、管材廢料等。因此用特定方法對特定種類物品進行檢測的方式存在一定局限性，比如，利用視頻圖像中的特征識別[4]，對特定種類工器具、物料等進行監(jiān)測識別。這類技術(shù)方式的實用性、可靠性較低，無法在遺留物檢測識別的實際應(yīng)用場景中落地。

軌行區(qū)遺留物分布特點主要與現(xiàn)場作業(yè)人員的行動軌跡有關(guān)，每日現(xiàn)場作業(yè)包含了整條線路、車站、場段等，活動范圍廣，同時在對應(yīng)區(qū)域的位置點差異較大，如道床、軌道、接觸網(wǎng)、人行平臺等，因此對特定區(qū)域的單一監(jiān)測識別有較大的局限性。

1.2 掉落物

除遺落物外，隧道內(nèi)掉落物也為軌行區(qū)常見的障礙物類型，且掉落物以石塊為主。掉落石塊存在尺寸大小不等、掉落位置不固定、掉落軌行區(qū)時間不固定、表面顏色各異、特征不明顯等特點。

（1）結(jié)構(gòu)分析。石塊的結(jié)構(gòu)往往呈現(xiàn)多面體形式，且表面總是凹凸不平，呈現(xiàn)多褶皺現(xiàn)象，這類多樣且不規(guī)則的邊界結(jié)構(gòu)特點，使得利用視覺僅通過邊界形狀加以識別非常困難。

（2）顏色分析。軌行區(qū)隧道頂部的石塊顏色具有多樣性的特點，往往呈現(xiàn)暗黑、灰白色、土黃色、褐色等幾種顏色，在地鐵隧道中由于光較暗，很難進行識別。

2 " 系統(tǒng)設(shè)計

綜上對軌行區(qū)障礙物特性的分析，除在主觀上對人這一因素進行有效培訓(xùn)及安全管理外，還應(yīng)利用現(xiàn)代化手段進行主動檢測，全天時、大范圍監(jiān)測，以便有效避免此類事件發(fā)生。本文提出一種基于計算機視覺的障礙物識別系統(tǒng)，針對上述需求給出有效的解決方案。

2.1 系統(tǒng)原理

計算機視覺系統(tǒng)是指通過機器視覺設(shè)備即圖像攝取裝置，將被拍攝的目標(biāo)轉(zhuǎn)化為圖像信息，再傳給專門的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素的分布、亮度和顏色等信息將其轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字化信號，圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標(biāo)的特征，進而根據(jù)判斷的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備進行一系列的操作。利用視覺方式，可對軌行區(qū)遺留物有效監(jiān)測，且具備非接觸監(jiān)測、全天候性、寬光譜響應(yīng)、工作穩(wěn)定、主動告警等優(yōu)點。

本文提出的障礙物識別系統(tǒng)基于計算機視覺，通過大范圍部署的攝像機前端，采集圖像信息，構(gòu)成一系列圖像基準(zhǔn)庫，根據(jù)圖像像素差異得到有效差異區(qū)域，再對該區(qū)域進行樣本庫以及多個基準(zhǔn)庫復(fù)核，實現(xiàn)遺留物有效識別。

2.2 系統(tǒng)工作流程

系統(tǒng)工作的邏輯是，針對軌道交通的作業(yè)特點進行了特定的簡化，同時為減少服務(wù)器運行負(fù)荷、運營成本支出等，侵入識別系統(tǒng)的運行采取監(jiān)控區(qū)域的多機運行方式，即設(shè)定一定數(shù)量前端攝像頭構(gòu)成一個輪巡基底，實現(xiàn)所有監(jiān)控區(qū)域的有效監(jiān)測，實現(xiàn)運行效率的最大化，具體流程如下：

①在軌道沿線部署圖像采集設(shè)備（包括攝像機陣列和補光設(shè)備）。

②攝像機開始啟動后自動調(diào)試拍攝模式，開始軌行區(qū)圖像的攝取。

③通過圖像對比，同步開啟補光照明，配合攝像機開展圖像攝取工作。

④攝像機攝取到多幀圖像后將其傳輸給計算機，計算機將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號。

⑤計算機的圖像處理器對獲取的圖像信號進行識別和處理并快速得到圖像的處理識別結(jié)果。

⑥由計算機系統(tǒng)通過對圖像識別與判斷的結(jié)果發(fā)出告警指令給顯示單元。

3 " 系統(tǒng)功效試驗

該套基于計算機視覺的障礙物識別系統(tǒng)已在廈門地鐵1號線試車線進行了實驗驗證。

3.1 遺留物識別

實驗在系統(tǒng)有效距離下對PVC管、線纜、紙盒、鉗子、十字梅花刀等多個常見遺留物進行了識別測試，在設(shè)定該系統(tǒng)有效距離下，被檢測遺留物朝向攝像頭面尺寸不小于10 cm×10 cm。但考慮系統(tǒng)識別極限情況，該實驗也對部分小于該尺寸遺留物進行了實驗測試，得到了如表1所示數(shù)據(jù)。

從表1測試數(shù)據(jù)可知，在有效識別距離下，除直徑2 cm PVC管、十字梅花刀、活動扳手外，系統(tǒng)針對其他幾類遺留物均表現(xiàn)出較好的識別率，證明該系統(tǒng)具有一定應(yīng)用價值。

3.2 石塊物識別

對3個樣本在30 m、60 m（以雙目攝像頭覆蓋60 m間距為基礎(chǔ)，兩點位攝像頭部署間距為60 m）距離處分別進行了100次軌行區(qū)侵入測試，以驗證系統(tǒng)對石塊侵入的識別效果，其中樣本2尺寸規(guī)格為預(yù)期最小可識別尺寸，其實驗結(jié)果如表2所示。

實驗數(shù)據(jù)證明，該識別系統(tǒng)對隧道中預(yù)期尺寸的石塊侵入也具有良好的識別效果。

4 " 結(jié)束語

本文對地鐵軌行區(qū)障礙物特性進行了全方位分析，提出了一種可應(yīng)用于軌行區(qū)的基于計算機視覺的障礙物識別系統(tǒng)，并以廈門軌道交通1號線試車線為實驗地點，對該系統(tǒng)進行了系統(tǒng)驗證。實驗數(shù)據(jù)表明，該系統(tǒng)在一定條件下對軌行區(qū)各類遺落物和掉落石塊等障礙物識別具有良好的效果，可有效識別軌行區(qū)障礙物。該系統(tǒng)具有較大的功能延展性，可延伸至軌行區(qū)已有設(shè)備發(fā)生變化導(dǎo)致的軌行區(qū)安全問題監(jiān)測，可輔助保障列車行車安全，在軌道交通行業(yè)中具有較高的實際應(yīng)用價值。

參考文獻

[1] 陳晨.基于Petri網(wǎng)的城市軌道交通維保系統(tǒng)可靠性研究[D].南京：東南大學(xué)，2009.

[2] 劉璐賓，王巍，宗光華.基于激光雷達的地鐵隧道侵限檢測方法[J].機械工程與自動化，2018（3）：16-18.

[3] 全洪淵，黃席樾，劉愛君.一種應(yīng)用于隧道視頻監(jiān)控的圖像識別系統(tǒng)[J].自動化與儀器儀表，2007（2）：48-51.

[4] 南云霞.視頻監(jiān)控中遺留物檢測關(guān)鍵技術(shù)的研究[D].武漢：武漢理工大學(xué)，2015.