[发明专利]基于雷达及图像检测的电客车调车安全辅助驾驶方法与系统

权利要求书

1.一种基于雷达及图像检测的电客车调车安全辅助驾驶方法，其特征在于，包括：

步骤S1，初始化信号采集模块的参数，测试信号采集设备是否正常工作；

步骤S2，实时获取当前采集的信号，对所有信号进行记录或者压缩存储；

步骤S3，对采集的加速度信号和雷达信号进行分析，获取列车的实时速度以及行驶角度，记录第一预设时间内的角度信息作为行驶角度列表；

步骤S4，通过高清图像进行目标检测，框选出目标物品，并标出信号灯的状态；

步骤S5，检测到道岔后，根据目标物品的位置和多普勒测距获取道岔距离列车的距离，当道岔距离小于预设距离时，通过麦克风进行语音播报,并通过行驶角度列表分析列车是否进行变道，并将变道事件记录到日志中；

步骤S6，检测到信号灯后，获取信号灯距离列车的距离，当信号灯与列车之间的距离小于预设距离时，通过麦克风进行语音播报，并说明信号灯状态；

步骤S7，实时检测轨道旁是否存在人或物体，若存在则判断人或物体与轨道之间的距离，当在不安全区域内，立即通过麦克风进行语音播报，并保存异常事件视频和日志；

所述步骤S5中，检测到道岔后，在列车与道岔之间的距离小于预设距离时，若对应的行驶角度列表中在第二预设时间内行驶角度变化超过预设角度，则判断为列车变道；所述第二预设时间指的是在检测到道岔且列车与道岔之间的距离小于预设距离时，预设设置好的行驶角度变化时间值；

所述步骤S3中，获取列车的实时速度以及行驶角度后，记录10秒内的角度信息作为行驶角度列表，并在检测到道岔之后，通过行驶角度列表中在规定时间内的变化来实现变道判断；所述步骤S5中，在列车与道岔之间的距离为150-300米时，先将当前的行驶角度与所述行驶角度列表进行匹配，若匹配成功，则先发出第一次匹配的信号；接着，在列车与道岔之间的距离小于150米时，若对应的行驶角度列表中在3秒内行驶角度变化超过25°，则判断为列车变道；

所述步骤S4对高清图像采用目标检测网络模型进行目标检测，具体包括以下步骤：

步骤S401，采集视频数据作为原始数据，并通过历史测试数据集作为补充数据集；

步骤S402，从视频数据中抽取有效帧，对图像进行数据清洗和分类，使用标注工具将目标物品进行框选，并生成相应的标签文件；

步骤S403，通过预设比例的训练集和测试集实现目标检测网络模型的训练和测试；

所述步骤S402中，有效帧指的是包括目标物品的图像，目标物品包括道岔、信号灯和人中的任意一种或几种，对图像进行数据清洗和分类的过程中，信号灯的数量总数要大于1000个，同一个目标物品在第三预设时间内只采集一次。

2.根据权利要求1所述的基于雷达及图像检测的电客车调车安全辅助驾驶方法，其特征在于，所述步骤S3中，利用雷达在扫频周期内发射频率变化的连续波，被物体反射后的回波与发射信号有一定的频率差，通过测量频率差获得列车与雷达之间的距离信息，通过公式 获得列车与雷达之间的距离，通过公式获得列车的当前速度，其中，为声波传播速度，为声波上升沿期间的频率差，为声波下降沿期间的频率差，为调频斜率，为波长。

3.根据权利要求1所述的基于雷达及图像检测的电客车调车安全辅助驾驶方法，其特征在于，所述步骤S3中，通过公式计算列车的行驶角度，其中，为三轴加速传感器在水平面的x轴方向上的加速度，为三轴加速传感器在水平面的y轴方向上的加速度。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的基于雷达及图像检测的电客车调车安全辅助驾驶方法，其特征在于，所述步骤S403中，实现目标检测网络模型的训练过程包括以下子步骤：

步骤S4031，采用coco数据训练后的参数进行模型骨架参数的初始化，全连接层使用服从均值为0、标准差为0.1的高斯分布随机数进行初始；

步骤S4032，使用Adam梯度下降算法训练权重，学习率为0.001，每300代衰减90%；

步骤S4033，进行预设代数的训练，每十代进行验证集的测试，保存结果最好的那一代训练模型，并将其用于测试集的测试，训练和测试的结果作为目标检测网络模型的学习结果。