智能技術(shù)在高速鐵路周界安防中的應(yīng)用研究

李金波

（中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 電子計(jì)算技術(shù)研究所，北京 100081）

目前，高速鐵路線路雖然采用全封閉管理[1]，但是由于人為因素或自然災(zāi)害，周界入侵的情況時(shí)有發(fā)生，對運(yùn)行安全構(gòu)成潛在威脅。高鐵沿線具有覆蓋范圍廣、工況多，運(yùn)行間隔短，緩沖空間小等特點(diǎn)，伴隨著“復(fù)興號”標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)車組以350 km時(shí)速投入運(yùn)行，對周界安防提出了更高的要求。

針對高速鐵路周界安防，各鐵路局都做了一定的探索，包括振動(dòng)光纖[2-3]、電子圍欄、光波對射探測[4]、視頻監(jiān)控等。由于高速鐵路線路長、覆蓋氣候、地質(zhì)條件復(fù)雜，誤報(bào)警和漏報(bào)警等原因，各類技防手段在應(yīng)用中均存在問題，比如振動(dòng)光纖易受大風(fēng)、植被等環(huán)境干擾，電子圍欄易產(chǎn)生電傷人后法律糾紛隱患，光波對射探測防范入侵行為有限等，無法完全滿足公安部門的應(yīng)用需求。

智能化是現(xiàn)代安防技術(shù)發(fā)展的趨勢，包括智能視頻分析、微波陣列傳感探測技術(shù)、多維三鑒復(fù)合傳感等新型技術(shù)。本文闡述了幾種智能化安防技術(shù)的原理、應(yīng)用開展情況及存在的問題，對未來的發(fā)展進(jìn)行了展望，期望能對高速鐵路周界安防擴(kuò)寬思路，提供更多的技術(shù)手段選擇，提升高速鐵路周界安防水平。

1 智能視頻分析技術(shù)及應(yīng)用

1.1 智能視頻分析技術(shù)

鐵路視頻監(jiān)控系統(tǒng)經(jīng)歷了模擬時(shí)代、數(shù)字時(shí)代，已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)了視頻質(zhì)量的高清化和存儲、傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)化，由于視頻的數(shù)據(jù)量巨大，智能視頻分析技術(shù)是取代繁重的人工監(jiān)控的關(guān)鍵所在，還能自動(dòng)對視頻內(nèi)容進(jìn)行深層次的分析和總結(jié)[5-6]。

傳統(tǒng)的智能分析算法中，較多應(yīng)用背景減除法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。其利用前景運(yùn)動(dòng)物體引起的當(dāng)前幀圖像與背景在顏色、亮度等方面的差異來檢測前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)?；谔卣魈崛〉哪繕?biāo)檢測和識別方法，從原始的圖像數(shù)據(jù)中提取特定的圖像特征用于后續(xù)的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。完成特征提取后，選擇相應(yīng)的分類器來完成具體的分類和識別任務(wù)[7]。智能視頻分析的處理過程如圖1所示。

圖1 智能視頻分析處理過程

隨著近年來深度學(xué)習(xí)發(fā)展出現(xiàn)的基于特征的學(xué)習(xí)，大量的輸入圖像通過特定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及訓(xùn)練方法學(xué)習(xí)出有意義的特征表示，用于后續(xù)的分類或其它視覺任務(wù)[8]。特征學(xué)習(xí)可針對不同形式的輸入圖像，采用同樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征提取，不需要對問題具有非常強(qiáng)的先驗(yàn)知識，在一定程度上減少了人工設(shè)計(jì)特征的復(fù)雜性。

1.2 智能視頻分析技術(shù)應(yīng)用

目前，青藏線、海南東環(huán)線、杭甬線在內(nèi)的多條線路已經(jīng)應(yīng)用了智能視頻分析系統(tǒng)，具備人員入侵檢測、異物入侵檢測等面向周界入侵防護(hù)的相關(guān)功能。

1.2.1 青藏線應(yīng)用情況

青藏鐵路格拉段全長1 142 km，從2006年格拉段綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)投入使用之初，到近年來進(jìn)行的視頻補(bǔ)強(qiáng)，持續(xù)開展智能視頻分析方面的工作，主要用戶為公安、電務(wù)及調(diào)度所。其中，公安主要利用系統(tǒng)沿線巡視、事后取證；調(diào)度所主要職責(zé)為查看過車及查看咽喉區(qū)情況；電務(wù)主要利用視頻查看咽喉區(qū)設(shè)備、機(jī)房內(nèi)外。

根據(jù)中國鐵路青藏集團(tuán)有限公司介紹，系統(tǒng)的平均誤報(bào)警折算在1條/路×天，公安部門表示該誤報(bào)水平在可接受的范圍內(nèi)。產(chǎn)生誤報(bào)的原因主要包括圖像背景變化（如彩云飄過）、光照變化（如列車反光）等。

1.2.2 海南東環(huán)線應(yīng)用情況

2016年初海南東環(huán)線路視頻建成，并同步建設(shè)了海南東環(huán)高鐵線路入侵分析報(bào)警系統(tǒng)，涉及沿線視頻及后端分析服務(wù)器。建成后，海南東環(huán)線攝像機(jī)平均間距為200 m，基本達(dá)到單側(cè)全線覆蓋。攝像機(jī)安裝在接觸網(wǎng)桿上，據(jù)軌面2.5 m左右，監(jiān)控對象為路基面、橋面的現(xiàn)場情況，如圖2所示。

圖2 海南東環(huán)線路監(jiān)控?cái)z像機(jī)

海南東環(huán)智能分析系統(tǒng)主要有公安、工務(wù)、電務(wù)、客運(yùn)、供電部門使用，智能分析效果方面，?？诠蔡幷J(rèn)為，目前的誤報(bào)率仍然偏高，且存在漏報(bào)的情況。其中，誤報(bào)主要由于光影變換、草木晃動(dòng)、飛鳥飛蟲、軌邊實(shí)施作業(yè)造成。

1.2.3 杭甬線應(yīng)用情況

2016年，為了保障G20峰會時(shí)期鐵路運(yùn)營安全，上海鐵路局針對杭甬客專線路視頻補(bǔ)強(qiáng)工程新增的紅外LED高清攝像機(jī)，并增加后端智能分析處理服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)了鐵路異物入侵和人員入侵的識別和自動(dòng)報(bào)警。杭甬線綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要用戶為公安、電務(wù)及客運(yùn)。

通過現(xiàn)場試用，誤報(bào)原因主要為夜間燈光引起的，這主要是因?yàn)楹拣€途徑地區(qū)夜間光照變化較多，且降雨較多進(jìn)一步增加了光照的反射。

1.2.4 視頻分析應(yīng)用

目前，智能視頻分析的相關(guān)研究多集中在光線條件良好的工況下，難以滿足高鐵周界入侵監(jiān)控的全天候、全覆蓋的應(yīng)用要求。全天候包括在霧天、夜間、雨天等情況下對感興趣場景完成監(jiān)控任務(wù)。為實(shí)現(xiàn)全天候、全覆蓋的周界入侵監(jiān)測，智能視頻分析需要進(jìn)一步研究的問題包括：（1）復(fù)雜成像環(huán)境下的高鐵周界入侵行為精準(zhǔn)識別；（2）面向高鐵周界安防的異常行為預(yù)測；（3）跨攝像頭的目標(biāo)檢測和跟蹤。

目前開展的各類試驗(yàn)及應(yīng)用中，仍然存在環(huán)境適應(yīng)性差、漏報(bào)率和誤報(bào)率等性能指標(biāo)不足以滿足應(yīng)用需求的問題。面向周界入侵的視頻智能識別理論與方法、關(guān)鍵問題梳理與技術(shù)突破，亟待研究與解決。

2 微波陣列傳感探測系統(tǒng)

微波陣列入侵報(bào)警系統(tǒng)是一項(xiàng)全新的傳感技術(shù)，由智能探測線纜、微波陣列控制分站、入侵行為智能識別軟件、管理平臺和附屬設(shè)備組成。智能探測線纜內(nèi)置大量微型微波收發(fā)芯片，具備無線射頻收發(fā)和有線信號傳輸功能，如圖3所示。

圖3 內(nèi)置收發(fā)芯片的探測線纜

智能探測線纜能夠形成密度極高、相互交疊、立體空間的微波陣列，智能傳感非法入侵。入侵者進(jìn)入探測范圍，對無線信號場造成干擾、阻擋、吸收、反射等，引起周圍芯片接收信號的變化。

該技術(shù)基于物聯(lián)網(wǎng)的思想，利用了大量芯片串聯(lián)形成探測線纜，實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)聯(lián)合檢測，能夠?qū)崿F(xiàn)各類入侵行為的發(fā)現(xiàn)；在智能分析算法方面，利用了基于信號波動(dòng)特征值的分類算法、基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移隨機(jī)過程算法等，建立動(dòng)態(tài)共享的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫，通過不斷優(yōu)化，有望克服風(fēng)/雨/雪/霧/霾等氣候影響、濾除小動(dòng)物的活動(dòng)、濾除樹枝搖曳/樹葉飄落/植物生長等干擾。

該項(xiàng)技術(shù)在北京鐵路局唐山站附近進(jìn)行了試點(diǎn)，試點(diǎn)表明該技術(shù)除了能夠?qū)Ω黝惾肭中袨橛行Мa(chǎn)生報(bào)警外，由于其技術(shù)原理，還可以通過給作業(yè)人員配發(fā)射頻識別卡，有效的排除由于作業(yè)人員活動(dòng)而引起的誤報(bào)。據(jù)調(diào)研，該項(xiàng)技術(shù)目前在鐵路總公司相關(guān)課題的支撐下，正著手在京滬線廊坊段內(nèi)開展試點(diǎn)，進(jìn)一步驗(yàn)證相關(guān)具體技術(shù)指標(biāo)。

3 多維三鑒復(fù)合傳感探測

近年來，多傳感器融合技術(shù)已成為軍事、工業(yè)和高新技術(shù)開發(fā)等多方面關(guān)心的問題，廣泛應(yīng)用于C3I系統(tǒng)、復(fù)雜工業(yè)過程控制、機(jī)器人、自動(dòng)目標(biāo)識別、交通管制、圖像處理、模式識別等領(lǐng)域。與單傳感器系統(tǒng)相比，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在解決探測、跟蹤和目標(biāo)識別等問題方面，能夠提高整個(gè)系統(tǒng)的可靠性和魯棒性，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可信度，并提高精度，擴(kuò)展整個(gè)系統(tǒng)的時(shí)間、空間覆蓋率，增加系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和信息利用率。

多傳感器數(shù)據(jù)融合充分利用不同時(shí)間與空間的多傳感器數(shù)據(jù)資源，采用計(jì)算機(jī)技術(shù)對按時(shí)間序列獲得的多傳感器觀測數(shù)據(jù)，在一定準(zhǔn)則下進(jìn)行分析、綜合、支配和使用，獲得對被測對象的一致性解釋與描述，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的決策和估計(jì)，使系統(tǒng)獲得更充分的信息[9-10]。

多維三鑒復(fù)合傳感探測即屬于多傳感器融合技術(shù)，通過陀螺儀（姿態(tài)）、加速度傳感器（位置）、壓敏傳感器（受力）多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。充分利用多個(gè)傳感器資源，通過對多傳感器及其觀測信息的合理支配和使用，利用智能融合算法最大程度發(fā)揮多傳感器在空間或時(shí)間上冗余或互補(bǔ)信息。多維三鑒復(fù)合傳感探測器及其安裝方式如圖4所示。

多維三鑒復(fù)合傳感探測器通過三元數(shù)據(jù)采集，充分感知周圍自然環(huán)境。將所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算、濾波后通過電源線載波技術(shù)與智能融合處理器進(jìn)行通信，智能融合處理器運(yùn)用數(shù)據(jù)融合算法找出報(bào)警點(diǎn)。通過數(shù)據(jù)智能融合算法能夠?yàn)V除由于風(fēng)、雨、雪以及霧霾等天氣影響而產(chǎn)生的誤報(bào)。

該系統(tǒng)2016年10月建設(shè)，2017年1月在上海鐵路局蘇州唯亭區(qū)間進(jìn)行了試用。系統(tǒng)覆蓋唯亭區(qū)間K66+800—K69+300區(qū)間，約3.5 km，據(jù)昆山派出所提供的用戶使用報(bào)告，該技術(shù)能夠?qū)ε逝雷o(hù)欄等行為產(chǎn)生有效報(bào)警。記錄的誤報(bào)經(jīng)排查主要由動(dòng)車組經(jīng)過帶動(dòng)樹枝觸碰刺絲滾籠、下跨立交時(shí)回風(fēng)所致。該技術(shù)的科研課題已在鐵路總公司立項(xiàng)，以進(jìn)一步研究其在高速鐵路環(huán)境中的適用性及技術(shù)指標(biāo)。

圖4 多維三鑒復(fù)合傳感探測器及其安裝方式

4 結(jié)束語

人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，提高了高速鐵路周界技術(shù)防護(hù)手段的多樣性，為國家高速鐵路公共安全的監(jiān)控、預(yù)警預(yù)報(bào)與應(yīng)急處理提供了有力的支撐。本文基于智能技術(shù)，介紹了智能視頻分析、微波陣列傳感探測、多維三鑒復(fù)合傳感探測及其在高鐵周界安防中的應(yīng)用場景。但在具體的高鐵線路應(yīng)用中，還需要選取典型高鐵線路進(jìn)行試驗(yàn)分析，并在滿足需求的情況下，綜合考慮防護(hù)手段的經(jīng)濟(jì)性等指標(biāo)，選取合適的防護(hù)手段。