【摘 要】
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目前,轨道交通站台门与列车间具有一定的间隙,其中夹人、异物风险事件时常发生,而由于风险发生的位置具有随机性,站台乘务难以在长130m～460m站台间隙中高效的进行排查,易造成列车的延误。而现有的站台间隙异物检测系统缺少关于异物定位的研究,即使检测到异物也无法提升风险的处理效率。虽可通过每扇门安装设备实现异物定位,但系统复杂、成本高、误检时也无法短时间确认,难以推广应用。本文在分析与参考现有异物检测
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划先进轨道交通重点专项:“运营环境区域内屏蔽门与车门风险间隙乘客安全监测系统研制与示范”； 与广东珠三角城际轨道交通有限公司合作的科研项目:“城轨站台超长连续空间无死角多尺度异物监测系统及相关技术标准研究”；
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目前,轨道交通站台门与列车间具有一定的间隙,其中夹人、异物风险事件时常发生,而由于风险发生的位置具有随机性,站台乘务难以在长130m～460m站台间隙中高效的进行排查,易造成列车的延误。而现有的站台间隙异物检测系统缺少关于异物定位的研究,即使检测到异物也无法提升风险的处理效率。虽可通过每扇门安装设备实现异物定位,但系统复杂、成本高、误检时也无法短时间确认,难以推广应用。本文在分析与参考现有异物检测系统和双目视觉理论的基础上,提出了一种利用背景参考物实现的四目定位方法,该方法通过预设两条等长平行的灯带作为背景参考物,在其两端设立相机,构建了不依赖相机内部结构的三角测距模型,通过测量灯带的被物体遮挡后的剩余长度推算物体位置,降低了焦距、基线带来的测距误差,提高了定位精度,并通过四目相互提供定位信息,扩宽测距范围,实现检测区域全范围的无盲区定位。为了实现灯带的准确提取,本文通过基于零均值归一化互相关系数（ZNCC）的模板匹配方法,实现了不同光照下灯带位置的粗提取,并通过改进Grab Cut算法的光滑项约束,加强了灯带的亮度、色度信息,提高了分割边缘准确度以及宽松前景框输入时分割能力。为了实现灯带的准确测量,本文分析了在地下隧道环境中列车在站时的气流干扰影响,并提出利用模拟像点运动的三阶卡尔曼滤波的方式进行消扰,通过实验验证了该方法对高频干扰存在明显抑制效果,与未滤波时相比,最大定位误差从9.84m下降至4.32m,定位误差波动得到降低。最后,本文在地铁、城际站台采集数据进行异物定位实验,得到在城际动车地下站台（0～174m）,无车时定位平均误差0.854m,列车在站时平均误差2.65m,并在户外站台、地铁站台均实现较好的定位效果。实验结果表明,本文定位方法具有较高的精度,且基本不受异物位置远近、大小和环境照度影响,基本实现了远距离、宽范围的单异物高精度定位,可定位到车门。适合地铁、城际和高铁站台门与列车间超长距离的异物定位,具有较大的应用价值,目前本文定位方法已在广东某城际站台投入实际使用。
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