[发明专利]轨道车运行探测预警系统

权利要求书

1.一种轨道车运行探测预警系统，其特征在于包括，

图像采集模块，用于通过变焦摄像机采集车辆行车前方300米内的障碍物图像；

车载主机识别模块，用于根据障碍物图像进行目标物识别，得到识别结果；所述识别结果包括无障碍和障碍物识别名称；当识别结果为障碍物识别名称时，计算获得障碍物的空间位置信息；

状态更新模块，用于根据障碍物的空间位置信息和车辆本身当前状态信息进行计算，获得对变焦摄像机的方位调整控制信号；

报警模块，用于根据障碍物的空间位置信息以及车辆本身当前状态信息，判断障碍物是否在车辆行车方向的防护界限内产生安全威胁，若是，发送报警信号。

2.根据权利要求1所述的轨道车运行探测预警系统，其特征在于，

所述变焦摄像机设置在车辆车头顶端的光学舱内；所述变焦摄像机通过云台进行方位调整，所述云台通过舵机驱动，所述舵机通过变焦摄像机的方位调整控制信号进行控制。

3.根据权利要求2所述的轨道车运行探测预警系统，其特征在于，

所述变焦摄像机可实现可见光与不可见光障碍物图像采集。

4.根据权利要求3所述的轨道车运行探测预警系统，其特征在于所述变焦摄像机通过设置在车辆车头顶端的大功率红外灯进行光学补偿。

5.根据权利要求4所述的轨道车运行探测预警系统，其特征在于，

所述车载主机识别模块通过基于Darknet的深度神经网络进行目标物识别；所述计算获得障碍物的空间位置信息包括：障碍物与所述车辆的相对速度、距离以及方位角度；

所述识别结果还包括，对识别的障碍物图像通过显示屏显示。

6.根据权利要求5所述的轨道车运行探测预警系统，其特征在于，

所述车载主机识别模块进行目标物识别的过程包括：

车载主机将障碍物图像通过硬件编码器解算为30帧/s的图像数据流，根据基于Darknet的深度神经网络的数据处理速度，对图像数据流进行抽帧处理获得抽取的画面帧图像；将抽取的画面帧图像送入基于Darknet的深度神经网络进行障碍物识别与比对，在抽取的画面帧图像上识别并标注出需要防护的对象；车载主机再根据抽取的画面帧图像像素信息以及变焦摄像机的当前位置以及角度信息，通过仿射变换算法，拟合获得障碍物图像的空间环境景深，将已标注的需要防护的对象放入空间环境景深中，获得障碍物相对于车辆的空间位置信息。

7.根据权利要求6所述的轨道车运行探测预警系统，其特征在于，

所述报警模块根据障碍物相对于的车辆的空间位置信息计算获得障碍物与车辆的相对位置与相对速度，再结合轨道识别，判断障碍物对车辆的运行是否产生安全威胁。

8.根据权利要求7所述的轨道车运行探测预警系统，其特征在于，

所述光学舱内还设置GPS模块，用于实时解算车辆经纬度、速度、海拔数据及时间信息。

9.根据权利要求8所述的轨道车运行探测预警系统，其特征在于，

所述变焦摄像机采用T10X-pro云台一体相机，所述一体相机采用海康威视的5倍光学变焦机芯及20倍光学变焦机芯。

10.根据权利要求9所述的轨道车运行探测预警系统，其特征在于，

所述报警信号包括以下两种形式：

1)障碍物侵入车辆行车方向的防护界限内，但与车辆的距离超过车辆制动控制安全距离，报警信号为语音危险提示，直到障碍物处于防护界限以外；

2)障碍物侵入车辆行车方向的防护界限内，但与车辆的距离处于车辆制动控制安全距离内，报警信号为碰撞警告提示，直到障碍物处于防护界限以外或驾驶员手动解除报警信号。