鐵路侵限異物檢測方法綜述

王泉東，楊岳,，羅意平，魏曉斌，劉斯斯

(1.中南大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，湖南 長沙410075；2.株洲電力機(jī)車有限公司 大功率交流傳動電力機(jī)車系統(tǒng)集成國家重點實驗室，湖南 株洲412000)

鐵路運輸具有運輸能力強(qiáng)、效率高、運營成本低等優(yōu)點，近年來在我國得到了飛速發(fā)展[1]。據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，截至2018年底，我國鐵路營業(yè)里程達(dá)13.1 萬km，其中高鐵2.9 萬km，占世界高鐵總量的66.6%，鐵路電氣化率和復(fù)線率分別居世界第1 和第2 位。鐵路已成為我國交通基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著關(guān)鍵作用。在此情況下，如何保證列車運行的安全、快速、可靠也成為鐵路運營單位必須面對的問題。異物侵入鐵路安全限界(異物侵限)可能引發(fā)交通事故，危害鐵路交通的安全與穩(wěn)定，已引起社會的高度重視。鐵路限界是為了保證運輸安全而制定的建筑物和設(shè)備在鐵路線路上與機(jī)車車輛相互間不能逾越的輪廓尺寸線。所有侵入鐵路限界、妨礙鐵路系統(tǒng)正常運行的物體都可視為侵限異物。異物的種類有很多，對鐵路安全構(gòu)成較大影響和安全威脅，表1列舉了不同種類的侵限異物給鐵路運輸帶來的安全危害。異物侵限事件具有突發(fā)性和隨機(jī)性，發(fā)生的時間和地點往往很難預(yù)測。因此，先進(jìn)實用、穩(wěn)定可靠的異物檢測技術(shù)是保障列車運行安全的重要前提。傳統(tǒng)異物檢測工作由人工完成，這種方法費時費力、效率較低。為了提高檢測效率、降低人工勞動量，多種自動化的異物檢測技術(shù)已應(yīng)用于鐵路行業(yè)。目前常見的自動化異物檢測方法有：電網(wǎng)檢測法、光纖光柵檢測法、視頻檢測法、雷達(dá)檢測法、超聲檢測法和紅外線屏障檢測法。這些方法都結(jié)合先進(jìn)檢測算法和計算機(jī)技術(shù)進(jìn)行異物檢測，在一定程度上能提高異物檢測效率并降低工作人員的工作量。然而，異物檢測技術(shù)還面臨著以下挑戰(zhàn)：侵限異物種類眾多且形態(tài)特征各異；鐵路全線路異物檢測任務(wù)量大；現(xiàn)有異物檢測技術(shù)的時效性不理想。結(jié)合所面臨的挑戰(zhàn)與研究現(xiàn)狀，本文將常見的異物檢測方法歸納為接觸式檢測法和非接觸式檢測法兩大類，對各種檢測方法的技術(shù)特點和應(yīng)用范疇進(jìn)行分析和總結(jié)，并對發(fā)展趨勢進(jìn)行展望。

表1 侵限異物種類與危害Table 1 Intrusion types and hazards

1 接觸式異物檢測

鐵路侵限異物接觸式檢測是通過傳感元件與異物直接或間接接觸獲得異物信息的檢測方法。這類方法數(shù)據(jù)處理較為簡單，技術(shù)相對成熟。常見的接觸式檢測方法主要有電網(wǎng)檢測法和光纖光柵檢測法。

1.1 電網(wǎng)檢測法

電網(wǎng)檢測系統(tǒng)一般安裝于鐵路兩側(cè)的防護(hù)網(wǎng)上，通過電纜中電流的通斷來檢測異物。根據(jù)電網(wǎng)的復(fù)雜程度，可將電網(wǎng)檢測法分為單電網(wǎng)檢測法和雙電網(wǎng)檢測法。單電網(wǎng)內(nèi)部接通直流電，當(dāng)異物撞斷電纜時，電路被切斷，回路中的重力安全繼電器自動跌落，系統(tǒng)發(fā)出警報。雙電網(wǎng)具有2 層電纜，當(dāng)1 層電纜斷線時，系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警信息；當(dāng)2 層電纜同時斷線時，系統(tǒng)發(fā)出報警信息。

石華武[2]提出一個基于直流電的雙電網(wǎng)，并將其應(yīng)用于鐵路異物檢測和防災(zāi)。張智祥[3]在雙電網(wǎng)的電纜傳輸?shù)闹绷麟娭屑尤雱討B(tài)信號，解決了電網(wǎng)檢測法的假通問題。劉洋[4]將2 層電網(wǎng)分別安裝在防護(hù)網(wǎng)的兩側(cè)，通過2 電網(wǎng)數(shù)據(jù)的協(xié)同濾波提升了侵限異物檢測的準(zhǔn)確性。XU 等[5]提出一個基于泄露同軸電纜的異物侵限檢測系統(tǒng)，通過對各電纜內(nèi)獲得的布爾混沌信號回波進(jìn)行濾波并與發(fā)射波對比確定侵限異物的位置，位置精度為30 cm。

1.2 光纖光柵檢測法

光纖光柵是一種通過一定方法使光纖纖芯的折射率發(fā)生軸向周期性變化而形成的衍射光柵。當(dāng)光纖光柵傳感器受到外力影響時，其反射光的峰值波長出現(xiàn)漂移[6]。在鐵路異物檢測的實際應(yīng)用中，一般光纖光柵傳感器安裝于防護(hù)網(wǎng)或者纜繩上，如圖1(A 為光纖光柵應(yīng)力傳感器，B 為光纖光柵應(yīng)變傳感器，C 為光纖光柵振動傳感器)。當(dāng)異物撞擊防護(hù)網(wǎng)時，光纖光柵異物檢測系統(tǒng)通過傳感器內(nèi)的反射光峰值漂移量探測出防護(hù)網(wǎng)的受力、變形和振動，進(jìn)而對異物侵限嚴(yán)重程度做出評估。

圖1 光纖光柵異物檢測系統(tǒng)Fig.1 Fiber grating intrusion detection system

Gebbia 等[7]提出一個典型的異物侵限檢測系統(tǒng)，將光纖光柵傳感器安裝在護(hù)欄上檢測侵限異物。劉建斌[8]將光纖bragg 光柵與SNS 柔性防護(hù)網(wǎng)配合使用，預(yù)防滾石入侵鐵路限界。Catalano 等[9-10]將集成了光纖光柵拉力傳感器的橡膠墊放置于鐵軌旁邊，通過橡膠墊被踩踏產(chǎn)生的形變檢測行人的侵限行為；并將集成橡膠墊中的光纖光柵拉力傳感器的排布網(wǎng)格化，能夠檢測出入侵行人的重量與位置[11]。

2 非接觸式檢測法

鐵路侵限異物非接觸檢測法借助電磁波和聲波的傳輸特性，在不接觸被測物體表面的情況下，得到異物的參數(shù)信息。這類方法能獲取的數(shù)據(jù)中包含的信息量較大，數(shù)據(jù)處理相對較難。主要包括視頻檢測法、超聲波檢測法、雷達(dá)檢測法和紅外線屏障法。

2.1 視頻檢測

鐵路侵限異物視頻檢測利用相機(jī)代替視覺器官作為圖像采集工具，由計算機(jī)代替大腦完成數(shù)據(jù)處理和信息提取[12]。原理上，相機(jī)獲取的異物圖像為三維數(shù)字矩陣(RGB 圖像)，使用不同的圖像處理算法對異物圖像進(jìn)行矩陣運算，可提取出圖像中包含的侵限異物信息。根據(jù)相機(jī)是否隨載體移動，可將視頻檢測法分為固定視頻檢測法和車載視頻檢測法。

2.1.1 固定視頻檢測

固定視頻檢測法以監(jiān)控系統(tǒng)為基礎(chǔ)，在通過圖像處理算法實現(xiàn)侵限異物自動檢測的同時，也能提供24 h 實時監(jiān)控畫面以輔助工作人員確認(rèn)監(jiān)控點的安全狀況。

Oh 等[13]通過對比背景差分法的運算結(jié)果和預(yù)設(shè)閾值的差異檢測從月臺掉入軌道區(qū)域的行人；并在原系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，基于立體視覺相機(jī)檢測異物位置和大小[14]。Song 等[15]在背景差分法提取軌道區(qū)域的基礎(chǔ)上，使用模糊分類算法計算列車的位置和運動速度，對視頻數(shù)據(jù)的處理速度為12.5 ms/幀。Silar 等[16]使用基于改進(jìn)的Lucas-Kanade 算法對侵限異物的圖像進(jìn)行光流向量提取，通過基于K 均值聚類算法求解控侵限異物的位置與運動速度。Pu等[17]建立一個鐵路平交道口的模型，基于圖像差分法檢測侵限的汽車，并測試了不同光照強(qiáng)度對檢測精度的影響。Delgado 等[18]使用背景模板法提取車站的鐵路道床與行人輪廓，通過計算行人輪廓和道床區(qū)域的重合度檢測從月臺掉落到道床的行人，檢測精度可達(dá)90%。TENG 等[19]使用背景差分法進(jìn)行鐵路邊坡的滑坡檢測，檢測精度為96%。ZHANG等[20]使用背景模板學(xué)習(xí)法提取鐵路平交道口的背景模板，通過在背景模板中計算相鄰視頻幀之間的像素移動值，檢測列車即將通過平交道口時異物的侵限行為，并對異物侵限引發(fā)的安全風(fēng)險做出了評估。

2.1.2 車載視頻檢測

由于鐵路線路不是完全封閉的，異物侵限在鐵路全線都有可能發(fā)生，安裝于固定位置的異物檢測系統(tǒng)檢測范圍有限，不能實現(xiàn)鐵路全線異物檢測。車載視頻檢測系統(tǒng)的相機(jī)安裝于列車的頭部，隨著列車的運行進(jìn)行鐵路全線異物檢測[21]，如圖2。

圖2 車載視頻檢測系統(tǒng)Fig.2 Train-mounted and intrusion detection system

Mockel 等[22]將攝像頭和激光雷達(dá)安裝于列車的頭部，通過融合視頻數(shù)據(jù)和雷達(dá)信號檢測鐵路侵限異物，該系統(tǒng)具有較強(qiáng)的魯棒性，能實現(xiàn)120 km/h時速下的異物實時檢測。Miyayama 等[23]為了保障有軌電車前方的運行安全，基于背景差分法提取電車前方動態(tài)異物的運動向量，并通過比較電車和異物的運動向量判斷電車是否會與異物發(fā)生碰撞，判斷正確率為92%。Aminmansour 等[24]基于列車的駕駛艙視角，通過集成方向梯度法、Radon 變換、分水嶺算法、距離變換等一系列圖像處理算法進(jìn)行平交道口的車輛檢測，在白天對侵限車輛檢測精度可達(dá)95.72%。Berg 等[25]使用紅外相機(jī)獲取鐵路運行環(huán)境的熱力圖像，基于前景-背景分割算法從圖像中分離列車前方的異物，能滿足200 km/h 時速下的異物檢測需求。Mukojima 等[26]通過背景差分法檢測列車前方的侵限異物，結(jié)合歸一化向量距離法和徑向延伸濾波器2 種方法的優(yōu)勢，提高了異物檢測的穩(wěn)健性，檢測精度為85.8%。Van 等[27]發(fā)明了一個基于車載前視攝相機(jī)和GPS 的異物檢測裝置，能檢查鐵路兩側(cè)植物的侵限情況，并記錄侵限位置。

2.2 雷達(dá)檢測法

雷達(dá)使用電磁波的反射原理獲得被測物體的位置、形態(tài)等信息。圖3為基于束波雷達(dá)的鐵路平交道口異物檢測系統(tǒng)，2 個束波雷達(dá)雷達(dá)分布于鐵路的兩側(cè)，分別以50 度寬的波束掃描寬度覆蓋整個鐵路平交道口區(qū)域。當(dāng)有異物進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域時，雷達(dá)發(fā)射出的電磁波被侵限異物反射。根據(jù)發(fā)射波與反射波的信號差，基于光的多普勒效應(yīng)可求出侵限異物的距離和大小[28]。

圖3 基于雷達(dá)的異物檢測系統(tǒng)Fig.3 Radar-based intrusion detection system

Narayanan 等[29]基于MIMO 雷達(dá)設(shè)計了一個鐵路平交道口異物檢測系統(tǒng)，能評估侵限異物對平交道口造成的安全風(fēng)險。Govoni 在超帶寬雷達(dá)技術(shù)的基礎(chǔ)上提出了多天線數(shù)據(jù)融合方法[30]，能夠同時監(jiān)控數(shù)10 km 范圍的鐵路異物；并對數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行了改進(jìn)，能根反饋信號對侵限異物進(jìn)行重建[31]。Hsieh 等[32]使用激光雷達(dá)對鐵路平交道口進(jìn)行實時監(jiān)控，并以一種新的無線傳輸方案將異物檢測結(jié)果傳輸給即將通過平交道口的列車，使駕駛員擁有充足的時間應(yīng)對列車面臨的險情。Amaral 等[33]基于激光雷達(dá)獲得的數(shù)據(jù)庫建立了鐵路平交道口的背景點云模板，通過對比實時點云與點云背景的差異檢測侵限異物的位置與大小，每幀點云的處理時間為100 ms。Roberts 等[34]發(fā)明了一種列車防撞裝置，通過車載雷達(dá)實時檢測列車前方的侵限異物，能在發(fā)生險情時輔助駕駛員緊急停車。Horne 等[35]依據(jù)雷達(dá)的侵限異物檢測信息控制平交道口四象限門的開合，防止有異物被四象限門困在平交道口內(nèi)，并使用視頻監(jiān)控輔助評估該方法的有效性。Van 等[36]使用變化檢測和半自動識別的方法從激光雷達(dá)獲取的數(shù)據(jù)中提取落石的位置、形狀、體積等詳細(xì)參數(shù)，得出了采樣距離間隔對邊坡落石發(fā)生的頻率-幅值關(guān)系的影響。WU 等[37]將雷達(dá)安裝在列車的車身，通過射頻接收強(qiáng)度判斷站臺行人是否與列車保持安全距離，并測量了不同種類異物的射頻接收強(qiáng)度值。Shinoda 等[38]使用激光雷達(dá)掃描有軌電車的前方道路，基于語義識別的方法檢測電車前方軌道上的行人、車輛等異物，檢測范圍為120 m。

2.3 超聲檢測法

基于超聲在傳播過程中的衰減和反射特性，可將超聲應(yīng)用于檢測鐵路異物。圖4為一個典型的超聲波異物檢測系統(tǒng)(EA和EB為編碼不同的超聲發(fā)射器，R 為超聲接收器)。該系統(tǒng)以超聲覆蓋鐵路路面，當(dāng)異物進(jìn)入超聲波的覆蓋范圍時，超聲波會因異物遮擋而衰減。根據(jù)超聲的衰減量，可判斷異物大小。不同的超聲編碼用于區(qū)分超聲來源，以判斷異物的位置[39]。

Mcconnell 等[40]發(fā)明一個基于超聲的異物檢測系統(tǒng)，通過聲波的反射原理測量鐵路平交道口是否存在列車。Alvarez 等[41]建立一個基于多編碼超聲異物檢測系統(tǒng)，使用超聲場覆蓋鐵路區(qū)域，通過超聲波被遮擋的衰減量來檢測墜落到鐵軌上的異物；并在原系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行超聲信息解調(diào)方法優(yōu)化[42]。

圖4 超聲異物檢測系統(tǒng)Fig.4 Ultrasonic intrusion detection system

2.4 紅外線屏障法

紅外線屏障法利用紅外線易被物體遮擋的特性檢測鐵路侵限異物。如圖5(E 為紅外線發(fā)射器，R 為紅外線接收器)，分別將紅外線發(fā)射器和紅外線接收器布置于鐵路兩側(cè)，每一個紅外線發(fā)射器發(fā)射出編碼不同的紅外線波束，當(dāng)有異物遮擋紅外線信號時，系統(tǒng)根據(jù)因被遮擋而缺失的紅外線的編碼序列判斷異物的位置，并通過紅外線信號缺失量計算侵限異物的大小。

Garcia 等[43]基于互補(bǔ)序列對和相互正交組序列對[44]的信號編碼方法搭建紅外線屏障，可檢測尺寸大于邊長為50 cm 的立方體的異物；同時，基于信號冗余法[45]、卡爾曼濾波器[46]、H∞濾波器[47]和主成分分析[48]等方法優(yōu)化了異物檢測算法，降低了系統(tǒng)的誤報率；并集成紅外線屏障、視頻監(jiān)控器和超聲屏障等設(shè)備[49]，使用模糊邏輯和D-S 證據(jù)理論對融合數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提高了系統(tǒng)對小型物體的抗擾能力[50]。

表2 各類異物檢測方法的適用場景Table 2 Applicable scenarios for various Intrusion detection methods

表3 各類異物檢測方法的綜合性能Table 3 Comprehensive performance of various Intrusion detection methods

圖5 紅外線屏障Fig.5 Infrared barrier

3 評價與比較

綜上所述，各異物檢測方法的適用場景如表2(Y 為適用，N 為不適用)。從表2可以看出：

視頻檢測法和雷達(dá)檢測法在各種鐵路場景中應(yīng)用更加廣泛。因相機(jī)和雷達(dá)的傳感器集成度高，體積較小，檢測范圍較大，故能較好地適應(yīng)多種鐵路場景。而電網(wǎng)檢測法、光纖光柵、超聲檢測法和紅外線檢測法涉及的傳感器較多,需要占用較多的空間，故在平交道口和車站等人流量較大的鐵路場景使用少。

各異物檢測方法的綜合性能比較見表3。由表3可見：

1)接觸式異物檢測法具有誤判率較低，能全天候使用，實施的技術(shù)難度低等優(yōu)點，技術(shù)相對成熟。但檢測工作的進(jìn)行依賴于異物與傳感系統(tǒng)的接觸，因此無法檢測到從鐵路上方掉入鐵路區(qū)域的異物和懸空的異物，也無法檢測到異物的大小和種類。

2)相比接觸式異物檢測法而言，非接觸式異物檢測法能獲得更多的異物信息，可以檢測異物的大小和所處位置，檢測精度更高。特別是視頻檢測法和雷達(dá)檢測法，這2 種方法獲取的異物數(shù)據(jù)蘊含豐富的語義，目前的技術(shù)還不能完全將數(shù)據(jù)中包含的信息提取出來，具有極大的發(fā)展?jié)摿εc開發(fā)應(yīng)用價值。

3)超聲檢測法與紅外線屏障法由于靈敏度較高，容易受到小型物體(樹葉、雜草等)影響產(chǎn)生誤報。受制于交叉射線式的檢測方式的約束，這2 種檢測方法容易漏檢沒有遮擋超聲和紅外線而進(jìn)入軌道區(qū)域的小型異物。另外，超聲檢測法和紅外線屏障法涉及的傳感器眾多，增大了系統(tǒng)的不可靠性和維護(hù)難度。故超聲檢測法與紅外線屏障法在鐵路行業(yè)的應(yīng)用相對較少。

4 發(fā)展趨勢

以上對目前研究的各種鐵路侵限異物檢測方法工作原理、技術(shù)特點及應(yīng)用范疇進(jìn)行了分析比較。 面對鐵路異物種類眾多、鐵路里程總量大、軌道車輛的行車速度加快、事故預(yù)防能力不強(qiáng)等異物檢測現(xiàn)狀與難點，鐵路入侵異物檢測發(fā)展的未來趨勢包括以下幾點：

1)更大的檢測范圍。對于電網(wǎng)檢測法和光纖光柵檢測法等接觸式異物檢測方法，需要在事故多發(fā)的路段加設(shè)防護(hù)網(wǎng)與傳感器系統(tǒng)以提高在鐵路異物檢測在全路段的覆蓋率；對于固定視頻檢測法、雷達(dá)檢測法、超聲檢測法和紅外線屏障法等固定式非接觸異物檢測法，需要提高單個傳感器的檢測范圍，以更少的傳感器覆蓋整個檢測區(qū)域，從而提升異物檢測的經(jīng)濟(jì)性并降低系統(tǒng)的維護(hù)難度；對于車載視頻檢測法等移動式非接觸檢測法，需要提高將檢測范圍提高到800 m 以上，才能保證列車在發(fā)現(xiàn)異物后能在標(biāo)準(zhǔn)制動距離內(nèi)及時制動。

2)更高的檢測效率。為了保障鐵路系統(tǒng)運行安全，需要實現(xiàn)侵限異物的快速甚至實時檢測，才能給工作人員和列車充足的異物處理時間。

3)多種檢測方法集成使用。不同的鐵路入侵異物檢測技術(shù)均有不同的優(yōu)點和局限性，單一原理的檢測技術(shù)不足以應(yīng)對所有的使用情況，且難以獲得入侵異物的全部信息。融合多種異物檢測傳感器數(shù)據(jù)獲得的檢測結(jié)果具有更高的精確度，有助于異物侵限狀況的評估并為鐵路安全維護(hù)提供更準(zhǔn)確的參考。

4)智能化?，F(xiàn)有的鐵路入侵異物檢測方法自動化程度仍然不高，很大一部分工作仍由人工完成。隨著先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理算法和計算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于鐵路行業(yè)，較機(jī)械化的異物檢測任務(wù)對人工的需求量將得以減少。

5)大數(shù)據(jù)管理。結(jié)合多種異物檢測方法，全面記錄異物入侵?jǐn)?shù)據(jù)與案例?；诖髷?shù)據(jù)和云計算管理平臺實現(xiàn)異物在線檢測和歷史數(shù)據(jù)等模態(tài)信息的融合分析和數(shù)據(jù)挖掘，準(zhǔn)確評估不同鐵路路段的安全性。

5 結(jié)論

對電網(wǎng)檢測法、光纖光柵檢測法、視頻檢測法、雷達(dá)檢測法、超聲檢測法和紅外線屏障法等鐵路侵限異物檢測方法的研究背景、相關(guān)工作、應(yīng)用場景、綜合性能和優(yōu)缺點進(jìn)行綜述。電網(wǎng)檢測法和光纖光柵檢測法等接觸式異物檢測法目前使用最多，技術(shù)最為成熟。視頻檢測法和雷達(dá)檢測法能有效提取侵限異物的位置、大小等參數(shù)，檢測精度高，具有較大的發(fā)展?jié)摿?。未來的異物檢測技術(shù)的發(fā)展方向在追求更大的檢測范圍和更快的檢測速度的同時，也會將多種檢測方法集成使用，以提高異物檢測系統(tǒng)的抗擾能力并獲得更可靠的檢測結(jié)果。異物檢測的智能化與大數(shù)據(jù)管理將提高異物檢測效率，并提供可靠的鐵路安全維護(hù)綜合決策。