城市軌道安全門智能門機(jī)控制系統(tǒng)研究

王志飛

（中國(guó)鐵道科學(xué)研究院 電子計(jì)算技術(shù)研究所，北京 100081）

城市軌道安全門智能門機(jī)控制系統(tǒng)研究

王志飛

（中國(guó)鐵道科學(xué)研究院 電子計(jì)算技術(shù)研究所，北京 100081）

本文針對(duì)現(xiàn)有城市軌道安全門控制系統(tǒng)存在安全門夾人或擠人的問題，提出了基于圖像特征匹配城市軌道安全門智能控制系統(tǒng)和方法。智能控制系統(tǒng)采用圖像特征提取和匹配的方法，不僅能有效地減少圖像目標(biāo)識(shí)別運(yùn)算時(shí)間，而且能實(shí)時(shí)判斷列車車門和站臺(tái)安全門之間是否存在異物，以及列車進(jìn)出站的狀態(tài)，做出智能化的判斷和決策，從而能有效的保障列車安全節(jié)能運(yùn)行及乘客的安全，以及安全門系統(tǒng)安全性、可靠性和可用性。

安全門；控制系統(tǒng)；圖像匹配；軌道交通

目前，在城市軌道交通站臺(tái)邊緣廣泛設(shè)置屏蔽門系統(tǒng)。屏蔽門將站臺(tái)與行車隧道隔離開，對(duì)減少行車對(duì)站臺(tái)環(huán)境的影響、降低地鐵通風(fēng)系統(tǒng)能耗、保證列車安全運(yùn)行和乘客出行安全有著極其重要的作用。對(duì)安全門安全系統(tǒng)進(jìn)行分析， 發(fā)現(xiàn)目前安全門的安全系統(tǒng)仍存在一些問題， 主要表現(xiàn)：由于車內(nèi)乘客人數(shù)已經(jīng)飽和或是人群擁擠混亂造成乘客還未進(jìn)入車廂， 安全門已開始關(guān)閉，而影響安全門安全的主要因素是控制系統(tǒng)不夠完善；此外，現(xiàn)有基于圖像的門機(jī)控制系統(tǒng)易受環(huán)境（如光線的變化、煙霧和粉塵等）的影響，不能正常使用。所以，準(zhǔn)確地探測(cè)和識(shí)別障礙物，進(jìn)行精確的開門與關(guān)門控制是解決問題的關(guān)鍵。

1 系統(tǒng)組成及控制算法

智能門控系統(tǒng)主要組成如圖1所示。

圖1 智能門控系統(tǒng)的組成部分

首先，圖像采集模塊用于采集站臺(tái)安全門與列車之間的實(shí)況圖像，將所述實(shí)況圖像經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像，并將數(shù)字圖像傳送到圖像預(yù)處理模塊。圖像預(yù)理模塊對(duì)實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)、濾波和特征提取后傳送到圖像匹配模塊，同時(shí)圖像匹配模塊向參考圖像庫(kù)中獲取相應(yīng)參考圖像，參考圖像庫(kù)主要是由不同的時(shí)間段和不同光電傳感器采集的列車進(jìn)出站，以及安全門在不同開關(guān)狀態(tài)下的圖像。圖像匹配模塊從參考圖像庫(kù)中讀取所述相應(yīng)參考提取參考圖像的邊緣特征圖，并完成圖像匹配。最后，系統(tǒng)根據(jù)匹配結(jié)果生成相應(yīng)的控制指令，并將所述控制指令發(fā)送至安全門中央控制盤，并根據(jù)實(shí)況圖像和參考圖像的匹配的結(jié)果，進(jìn)行實(shí)時(shí)“打開或關(guān)閉安全門”的控制。

2 圖像匹配方法和控制指令的形成

智能門機(jī)系統(tǒng)的圖像匹配方法是采用光電傳感器在采集的進(jìn)出站列車實(shí)時(shí)信息與預(yù)先制備的計(jì)算機(jī)里存儲(chǔ)的列車進(jìn)出站信息進(jìn)行實(shí)時(shí)匹配計(jì)算，從而根據(jù)匹配結(jié)果來下達(dá)開關(guān)門指令的方法。城市軌道智能門機(jī)控制系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)取決于圖像匹配算法的準(zhǔn)確性。光電傳感器采集列車進(jìn)出站的信息經(jīng)圖像預(yù)處理和圖像的特征提取后，進(jìn)行圖像的大小尺度和方向尺度的變換，得到與相應(yīng)參考圖像大小尺度和方向尺度均相同的變換實(shí)況特征圖像；參考圖像同樣經(jīng)圖像預(yù)處理和特征提取后，進(jìn)行圖像的大小剪切得到和實(shí)時(shí)圖像同樣尺寸大小的圖像?？紤]到城市軌道屏蔽門環(huán)境比較復(fù)雜，光電傳感器易受城市軌道運(yùn)營(yíng)環(huán)境的影響，得到實(shí)時(shí)灰度圖像與存儲(chǔ)的參考圖像容易產(chǎn)生灰度不一致甚至相反。因此，在城市軌道運(yùn)營(yíng)的環(huán)境下不宜采用基于灰度的圖像匹配算法，而采用基于圖像特征的匹配算法更為合適?；趫D像特征匹配流程如圖2所示。

圖2 智能門機(jī)控制系統(tǒng)的圖像匹配流程

2.1 圖像預(yù)處理和特征提取技術(shù)

圖像增強(qiáng)主要采用灰度變化和中值濾波。由于對(duì)實(shí)時(shí)圖像和參考圖像進(jìn)行邊緣信息保護(hù)，所以采用中值濾波，即將圖像的像素按灰度值由小到大排列再取序列中間點(diǎn)的值作為中值，并以此值作為濾波器的輸出值。圖像修復(fù)通過對(duì)數(shù)字圖像建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，從被污染或畸變的圖像信號(hào)中提取所需要的信息，沿著使圖像失真的逆過程恢復(fù)圖像本來面貌。

（1）智能門機(jī)系統(tǒng)的圖像匹配中，圖像的邊緣特征提取采取Canny算子，得到的二值圖像分別用0和1來表示（其中1代表特征點(diǎn)，0代表非特征點(diǎn)）。（2）采用去噪和細(xì)化的方法，對(duì)二值圖像上的空洞、孤立點(diǎn)進(jìn)行填補(bǔ)和去除；突出圖像的輪廓特征，更利于圖像匹配過程中減小搜索空間。（3）采用Hausdorff有向距離對(duì)不同的特征點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)，其中分支點(diǎn)的權(quán)值是大于其它特征點(diǎn)的。分支點(diǎn)的提取模板如圖3所示。分支點(diǎn)周圍像素的值從0變到1或從1變到0的次數(shù)T為6次詳情見圖4所示。

圖3 3×3模板圖

圖4 分支點(diǎn)特征

分支點(diǎn)的判斷公式如下：

其中， Pi=0或1，P9=P1。

2.2 圖像的尺度調(diào)整

2.2.1 大小尺度的變化

實(shí)況圖像和參考圖在特征提取時(shí)，必須保持與參考圖像大小和方向尺度相同，大小尺度換算公式如方程：

式中：Sx、Sy—分別為x、y方向上的實(shí)況特征圖像；fx、fy—分別為實(shí)況特征圖像焦距在圖像平面 x和y的長(zhǎng)度；d—圖像采集模塊距地面的高度；IRes—參考圖像的分辨率。

2.2.2 基于Hough變換的方向尺度調(diào)整

為了保證實(shí)時(shí)圖與參考圖的方向尺度一致。設(shè)定圍繞Zv軸旋轉(zhuǎn)直到與參考圖方向一致，Zc軸與 Zv軸保持平行且指向下方。通過使用多Hough變換來保證圖像的方向尺度的一致。

式中：ρ—坐標(biāo)原點(diǎn)垂直于直線矢量；θ—直線矢量與圖像軸X的夾角。

基于Hough變換的方向尺度調(diào)整算法的步驟如下：（1）實(shí)時(shí)圖像按公式上述大小尺度變換后，把調(diào)整后的圖像定義為image1；應(yīng)用站臺(tái)信息，旋轉(zhuǎn)實(shí)時(shí)圖像至豎直向上對(duì)準(zhǔn)（參考圖像也豎直向上對(duì)準(zhǔn)）；（2）提取一幅圖像中心點(diǎn)且與image1大小尺寸相同，且沒有經(jīng)過方向尺度調(diào)整的圖像定義為image2；（3）對(duì)image1和image2進(jìn)行Hough變換，并檢測(cè)出兩幅圖像的相關(guān)直線；（4）計(jì)算image1和image2兩幅圖像的相關(guān)直線的角度差分，并求出平均角度差分 θavg；（5）如果|θavg|小于45。，逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)image1的θavg來保持image1的方向。

2.2.3 基于特征的圖像匹配技術(shù)

傳統(tǒng)Hausdorff距離算法有其局限性，即不能克服非高斯噪聲的影響，但在實(shí)際情況中，噪聲和幾何形變都是難以避免的。因此采用一般特征點(diǎn)和分支點(diǎn)分別加權(quán)求平均的加權(quán)Hausdorff距離算法，相應(yīng)的權(quán)值計(jì)算公式具體如下：

式中：hWHD(A, B)為點(diǎn)集A到點(diǎn)集B距離，hWHD(B, A)為點(diǎn)集B到點(diǎn)集A的有向距離；A，B分別代表兩個(gè)不同特征點(diǎn)的集合；Na代表點(diǎn)集中特征點(diǎn)的數(shù)量；d(a, B)代表點(diǎn)集A上特征點(diǎn)a到點(diǎn)集B的距離。

根據(jù)圖像匹配方法得到的結(jié)果可以確定以下狀態(tài)：列車進(jìn)站后?？空九_(tái)且安全門與列車間無異物；列車進(jìn)站后停靠站臺(tái)但安全門與列車間有異物；站臺(tái)無列車且在安全門與軌道之間無異物；無列車?？空九_(tái)且在安全門與軌道之間有異物。

2.3 控制指令的形成

智能控制系統(tǒng)以圖像的匹配的結(jié)果為指導(dǎo)，對(duì)光電傳感器采集的圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別，從而判斷現(xiàn)場(chǎng)有無異物。并實(shí)時(shí)下達(dá)以下控制指令：（1）列車進(jìn)站后?？空九_(tái)，下達(dá)先打開車門再開安全門指令；（2）列車?？繒r(shí)間到確認(rèn)“根據(jù)匹配結(jié)果確認(rèn)安全門與列車之間無異物”后下達(dá)關(guān)門指令；（3）列車停靠時(shí)間到確認(rèn)“根據(jù)匹配結(jié)果確認(rèn)安全門與列車之間有異物”后禁止關(guān)閉安全門并報(bào)警；（4）“根據(jù)匹配結(jié)果確認(rèn)站臺(tái)無列車且軌道間無異物”下達(dá)列車進(jìn)站指令；（5）“根據(jù)匹配結(jié)果確認(rèn)站臺(tái)無列車但軌道間有異物”下達(dá)列車禁止進(jìn)站指令。

3 結(jié)束語

本文針對(duì)現(xiàn)有城市軌道安全門控制系統(tǒng)存在安全門夾人或擠人的問題，分析了基于圖像特征匹配城市軌道安全門智能控制系統(tǒng)和方法。經(jīng)大量的仿真試驗(yàn)證實(shí)該系統(tǒng)能有效地識(shí)別安全門與列車之間的實(shí)際狀況。因此，較之現(xiàn)有同類技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn)：（1）建立的站臺(tái)安全門門控系統(tǒng)，能有效地識(shí)別列車進(jìn)站、出站和不?？恐毙型ㄟ^的3種運(yùn)行狀態(tài)；列車進(jìn)站后，能夠有效的識(shí)別乘客上下車狀況；（2）由于該系統(tǒng)采用了圖像特征信息的提取技術(shù)，能減少圖像目標(biāo)識(shí)別運(yùn)算時(shí)間，使安全門門控系統(tǒng)具有實(shí)時(shí)性；（3）對(duì)列車離站后的安全門與軌道之間是否出現(xiàn)異物進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)視，加強(qiáng)了列車運(yùn)行和乘客出行的安全；（4）本系統(tǒng)圖像匹配中采用多傳感器信息（可見光、紅外等圖像）的融合技術(shù)，即可采用多種傳感器對(duì)實(shí)況進(jìn)行圖像采集，并對(duì)此圖像進(jìn)行處理，對(duì)惡劣環(huán)境（如光線的變化、煙霧和粉塵等）具有很好的適用性。

[1]高 軍，李學(xué)偉，張 建，等．基于模板匹配的圖像配準(zhǔn)算法[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，41（3）：307-309.

[2]權(quán) 文，王曉丹，王 堅(jiān)，等．一種基于小波分解的快速圖像匹配算法[J]．航空計(jì)算技術(shù)，2008，38（4）：8-10.

[3]冷雪飛，劉建業(yè)，熊 智．基于分支特征點(diǎn)的導(dǎo)航用實(shí)時(shí)圖像匹配算法[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2007，33（7）：678-682.

[4]牛林杰，李國(guó)偉，李新琴.雙鑒探測(cè)應(yīng)用于地鐵屏蔽門的分析[J].交通科技與經(jīng)濟(jì)，2013，15（1）： 122-124.

[5] 郭 進(jìn)， 張秀彬.基于圖像識(shí)別技術(shù)的站臺(tái)屏蔽門智能控制系統(tǒng)[J].微型電腦應(yīng)用，2011，27（3）：26-28.

責(zé)任編輯 徐侃春

Intelligent Control System of platform screen door for Urban Transit

WANG Zhifei
( Institute of Computer Technologies, China Academy of Railway Sciences, Beijing 100081, China )

The existing Intelligent Control System of platform screen door was with the problems of clip or squeeze. The methods of image feature extraction and matching were put forward for solving the problems. The methods could not only effectively reduce operating time of the image target recognition, but also could realtime judge whether there was foreign body between exit train doors and platform, as well as the state of train in or train out of the station, let the train make intelligent judgment and decision, effectively ensure the safety of train running and the safety of the passengers, as well as the security, reliability and availability of the existing system.

platform screen door; Control System; image matching; Urban Transit

U231.6∶TP39

A

1005-8451（2014）10-0060-03

2014-04-09

王志飛，助理研究員。