鐵路貨車裝載加固狀態(tài)智能檢測系統(tǒng)的研發(fā)與應(yīng)用

于忠寧，曹偉華

(山東高速軌道交通集團有限公司，山東 濟南 250101)

山東高速軌道交通集團有限公司(以下簡稱“山東高速公司”)管內(nèi)裝卸車作業(yè)集中的龍口港站，現(xiàn)場作業(yè)環(huán)境惡劣，勞動強度大，安全風(fēng)險高。山東高速公司結(jié)合貨檢管理和作業(yè)情況，遵循“科技保安全”及“智能化減員增效”理念，以確保安全為前提，以提高效率為目標，從設(shè)備保障、信息支撐、規(guī)章依據(jù)、專業(yè)強化、環(huán)境改善、試點探索等方面，不斷探索鐵路貨運安全智能化管控可行性。

為改善檢車人員工作環(huán)境，減少室外作業(yè)人員，2017年起山東高速公司利用線陣相機成像技術(shù)、自動控制技術(shù)、圖像處理技術(shù)、傳感技術(shù)等，探索研發(fā)了鐵路貨車智能監(jiān)控系統(tǒng)并投入使用。2019年具備由現(xiàn)場檢查轉(zhuǎn)到室內(nèi)檢查的條件，分批將原車站現(xiàn)場作業(yè)的貨檢人員撤至站內(nèi)利用電腦圖像進行檢車作業(yè)。2020年進一步完善系統(tǒng)，利用圖像仿生識別深度學(xué)習(xí)算法，對通過車輛數(shù)據(jù)圖像實時進行智能識別、分析、篩選，并將分析結(jié)果中疑似故障圖像推送到車站動檢室內(nèi)監(jiān)控終端，供值班人員復(fù)核，進而降低貨運人員工作量，整套系統(tǒng)構(gòu)成新的貨車裝載加固狀態(tài)智能檢測系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)組成

1.1 硬件

貨車裝載加固狀態(tài)智能檢測系統(tǒng)(以下簡稱“智能檢測系統(tǒng)”)前端硬件主要由集中控制器、軌道車輪傳感器、環(huán)境光線傳感器、線陣相機、線陣照明、車號識別主機及天線、網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備、圖像采集處理服務(wù)器、圖像智能識別服務(wù)器、檢車工作站、UPS電源等組成(圖1)。

圖1 系統(tǒng)室外硬件連接圖

1.1.1 集中控制器

集中控制器為整個系統(tǒng)的控制核心，主要功能是實時獲取軌道車輪傳感器、環(huán)境光線傳感器的數(shù)據(jù)并進行計算分析，得出列車運行方向、車速及相機曝光時間等數(shù)據(jù)，控制線陣相機的拍攝、線陣光源的電源通斷及車號識別裝置射頻開關(guān)，并與服務(wù)器進行通信，控制采集軟件進行采集。

集中控制器采用ATMEL-AVR單片機方案進行設(shè)計，具有4路磁電傳感器輸入接口、4路線陣相機幀信號和行信號控制接口、4路繼電器接口、1路I2C串行總線接口、2路RS485接口和1路RS232接口，另外具有傳感器故障自動判斷功能和列車接近語音報警功能，片內(nèi)固件為自主編程，支持固件通過RS485/RS232接口進行遠程下載。

1.1.2 線陣相機

線陣相機選用Dalsa方案的彩色線陣相機，使用外部幀信號和行信號進行觸發(fā)，可利用智能控制器輸出的行信號的脈沖占空比調(diào)節(jié)圖像曝光度。

1.1.3 軌道車輪傳感器

軌道車輪傳感器采用無源磁電傳感器，當(dāng)車輪從不同方向經(jīng)過時能夠產(chǎn)生不同波形的信號，以區(qū)別列車上下行和車速、軸數(shù)數(shù)據(jù)。

1.2 軟件

軟件部分主要由中心智能控制軟件、圖像采集處理軟件、圖像智能識別軟件、人工檢車軟件等組成。

中心智能控制軟件負責(zé)與現(xiàn)場集中控制器進行通信和控制，設(shè)置各種參數(shù)和拍照測試，并根據(jù)環(huán)境光線情況控制圖像采集處理軟件對圖像進行色彩修正。

圖像采集處理軟件負責(zé)將相機回傳的圖像信號按車位進行存儲和根據(jù)中心智能控制軟件的指令進行色彩修正。

圖像智能識別軟件對通過車輛數(shù)據(jù)圖像實時進行智能識別、分析、篩選，并將分析結(jié)果中疑似故障圖像進行自動標記后推送到車站動檢室內(nèi)監(jiān)控終端，供值班人員復(fù)核，進而降低貨運人員工作量。

2 系統(tǒng)架構(gòu)和工作流程

檢測系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

圖2 檢測系統(tǒng)架構(gòu)

在軌道上，按上下行方向分別安裝開機測速傳感器和計軸控制傳感器共4個軌道車輪傳感器。

當(dāng)列車通過時,即列車車輪接近測速傳感器時,傳感器將傳感信號發(fā)送至集中控制器。集中控制器識別列車運行方向，列車接近時，先后開啟線陣照明系統(tǒng)、車號識別系統(tǒng)，發(fā)送指令至圖像采集系統(tǒng)，圖像采集系統(tǒng)進入采集狀態(tài)。同時，集中控制器根據(jù)傳感器信號，計算出列車運行速度、第一節(jié)車廂是否為機車等信息并發(fā)送至圖像采集系統(tǒng)。

列車繼續(xù)運行，通過計軸控制傳感器時，傳感器將傳感信號發(fā)送至集中控制器。集中控制器根據(jù)列車運行速度計算掃描速度，以每節(jié)車廂為單位，向3個線陣相機發(fā)送幀脈沖信號和獨立占空比的行脈沖信號，控制線陣相機進行同步曝光。線陣相機將掃描到的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器采集系統(tǒng)，由圖像采集系統(tǒng)按左側(cè)、頂部、右側(cè)3路進行圖像采集保存。

同時，車號識別系統(tǒng)將列車通過時的車號數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器，由中心智能控制軟件對圖像和車號數(shù)據(jù)進行同步記錄。中心智能控制軟件可判斷第一節(jié)機車有無車號標簽數(shù)據(jù)，如沒有標簽數(shù)據(jù)，生成空白車號與圖像進行匹配。

系統(tǒng)控制機柜外側(cè)安裝有環(huán)境光線感應(yīng)器,與集中控制系統(tǒng)連接。列車通過過程中集中控制系統(tǒng)根據(jù)環(huán)境光線亮度及列車運行速度，以一節(jié)車廂為單位自動調(diào)節(jié)線掃描信號的占空比，控制線陣相機成像時間，以達到亮度均衡的目的。

圖像采集系統(tǒng)將圖像數(shù)據(jù)、車號數(shù)據(jù)以按列車上下行和日期合成為回放系統(tǒng)可識別的格式進行存儲。

列車最后一節(jié)車廂通過傳感器后，集中控制系統(tǒng)先后關(guān)閉圖像采集系統(tǒng)、車號識別系統(tǒng)、線陣照明系統(tǒng)，重新進入待機狀態(tài)，再次等待列車通過。

拍攝后的列車圖像由圖像智能檢測系統(tǒng)進行自動故障標記。貨運人員可按照上下行、日期、車號分類檢索進行查詢回放。回放過程中可隨時中斷和調(diào)節(jié)播放速度，并具備手工標記和保存功能，發(fā)現(xiàn)問題車輛，即可對問題部位進行人工標記和保存。圖3為智能檢測系統(tǒng)流程圖。

圖3 智能檢測系統(tǒng)流程圖

3 系統(tǒng)特點

3.1 成像效果好，晝夜無差異

環(huán)境光線傳感器能夠?qū)崟r獲取環(huán)境光線的亮度曲線數(shù)據(jù)，集中控制器能夠?qū)崟r獲取環(huán)境光照度，并通過與車速進行綜合計算分析，得出相機精確曝光時間、色彩優(yōu)化等數(shù)據(jù)，控制線陣相機進行精確掃描，使得采集的圖像亮度、色彩穩(wěn)定，日間夜間效果一致(圖4)，有利于貨檢人員查看和后期智能識別模塊進行識別。

圖4 系統(tǒng)成像效果

3.2 圖像識別率高

智能檢測系統(tǒng)主要采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN算法)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN技術(shù))。CNN主要是模擬人的視覺神經(jīng)系統(tǒng)，通過先得到的一些像素信息，再往上層得到一些邊界信息，然后往上提取識別目標物的部分特征信息，最后完成對目標的識別。DNN算法首先根據(jù)貨車裝載加固狀態(tài)圖像故障的類別，構(gòu)建多層用于故障識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。輸入任意的貨車裝載加固狀態(tài)圖像，即可直接輸出識別結(jié)果，從而實現(xiàn)貨車整車裝載加固狀態(tài)圖像故障的端對端的識別。

該方法對于光照、氣候、噪聲等外界環(huán)境具有較強的抗干擾性，基于大量的訓(xùn)練樣本集可獲得較高識別準確率和低漏檢率。圖5為貨車故障圖像識別示意圖。

圖5 貨車故障圖像識別示意圖

為了實現(xiàn)貨車裝載加固狀態(tài)圖像故障識別的高準確率、低漏檢率，在設(shè)計智能檢測系統(tǒng)時，分別進行了以下的升級優(yōu)化。

3.2.1 建立多個模型

由于貨車裝載加固狀態(tài)故障類別繁多，且不同車型的故障類型也存在較大的區(qū)別，異物種類繁雜，為了保證貨車裝載加固狀態(tài)圖像故障識別的高準確率，根據(jù)不同車型的結(jié)構(gòu)特點，對不同車型、不同部位、不同狀態(tài)進行分類編碼、學(xué)習(xí)，得到與各個車型裝載加固狀態(tài)匹配的故障識別網(wǎng)絡(luò)模型。

圖6為敞車側(cè)面檢測點位圖。以敞車為例，故障識別主要項點有：

(1) 標注的定檢是否過期(圖6的1處)；

(2) 有無扣修通知、色票、貨車洗刷回送標簽或通行限制(圖6的2處)；

(3) 車體是否有雜物拴結(jié)(圖6的3處)；

(4) 是否有折頁變形、開焊、裂紋(圖6的4、9處)；

(5) 是否有小門加強筋斷裂、開焊(圖6的5處)；

(6) 是否有立柱斷裂、開焊(圖6的6處)；

(7) 下側(cè)門搭扣是否入槽，是否按規(guī)定加固(圖6的7處)；

(8) 貨車內(nèi)是否有垃圾或殘留貨物，車體外部、側(cè)墻和端墻頂部、車鉤、手閘臺等部位是否有殘留貨物、雜物(圖6的8、13、14、17處)；

(9) 中門上門鎖插銷或下門鎖插銷是否入槽、有效(圖6的10、11處)；

(10) 小門關(guān)閉是否有效，有無變形、貨物或異物外漏(圖6的12處)；

(11) 中門鎖銷入槽后是否按規(guī)定進行捆綁加固；

(12) 是否存在部件缺失、車底板破損、車體外部破損破洞；

(13) 空重閥是否調(diào)到正確位置；

(14) 是否有篷布苫蓋不完整或缺少腰邊繩；

(15) 篷布是否遮蓋車號、車牌，繩索是否妨礙手閘和鉤提桿；

(16) 敞車裝載罐式集裝箱時，兩處承載彈簧是否壓縮高度一致，是否存在空重箱混裝；

(17) 敞車裝載罐式集裝箱時，集裝箱角件是否落鎖，左右兩側(cè)是否有鎖頭裸露；

(18) 敞車裝載罐式集裝箱時，兩個集裝箱高度是否一致；

(19) 敞車裝載罐式集裝箱時，罐箱頂部邊緣與端墻、兩罐箱中間縫隙是否保持相對平行，所裝罐箱底部是否落鎖有效；

(20) 敞車裝載罐式集裝箱時，罐箱頂部安全閥、呼吸閥、頂蓋是否關(guān)閉良好無異狀；

(21) 鉤提桿是否落槽，軸頭是否擦傷(圖6的15、16處)。

圖6 敞車側(cè)面檢測點位圖

為此，本文建立大模型(覆蓋所有車型)1個、區(qū)域模型(用于區(qū)域定位)8個、故障與異物模型1個。多模型的建立保證了軟件構(gòu)架的合理，為后續(xù)迭代升級做了有效模型支撐。

3.2.2 故障全類別覆蓋

除常規(guī)貨車零部件目標外，針對貨車側(cè)部及頂部易發(fā)的雜物故障，專門設(shè)計了異物故障識別模型。因異物本身帶有較多不確定性，難以涵蓋全面，易遺漏，加上軌道交通領(lǐng)域暫未有做異物識別案例，本文在2萬余張圖像中篩選出異物圖像納入負樣本庫，通過不斷試驗以及修訂模型算法，較好解決了前期異物識別效果不佳的難題。后續(xù)將結(jié)合使用情況不斷增加負樣本庫的樣本數(shù)量及種類，最大程度提升智能識別精準度。

算法方面，實現(xiàn)了模型嵌套關(guān)系，將車輛零部件與異物設(shè)定為目標編碼，將定位區(qū)域設(shè)定為區(qū)域編碼，建立零部件目標與區(qū)域編碼之間的邏輯關(guān)系，通過精準算法實現(xiàn)區(qū)域定位功能，從而有利于貨檢人員快速找到故障部位進行復(fù)核，進一步提升了工作效率。

3.3 設(shè)備簡單，技術(shù)先進

主要軟硬件全部自主研制。無源磁電式車輪傳感器內(nèi)部采用雙線圈設(shè)計，在列車從不同方向經(jīng)過傳感器上方時，能夠產(chǎn)生不同的波形信號。傳感器信號傳輸至主控制器，經(jīng)過控制器運算，實現(xiàn)判斷列車運行方向、車速和用于計軸[4]。

智能控制器為整個系統(tǒng)的控制核心，將車輪傳感器、環(huán)境亮度檢測、曝光控制、故障識別、車號識別、多協(xié)議通信、燈光控制、語音報警等功能全部集成到一塊尺寸為20 cm×11 cm的電路板上。系統(tǒng)的控制軟件和檢車軟件界面見圖7、圖8。

圖7 控制軟件界面

圖8 檢車軟件界面(紅色框為系統(tǒng)自動識別故障標注)

4 運用效果

4.1 故障圖片識別

除因個別未見新車型(1%～2%)不能識別外，敞車、罐車、棚車、平車等既有目標車型圖像均能識別，識別率達98%以上。

智能識別篩選后，可剔除80%左右(設(shè)計目標為≥75%)的裝載加固正常車輛圖像。需人工復(fù)核的疑似圖像控制在20%左右。

4.2 節(jié)省人力資源

港內(nèi)檢車分區(qū)域作業(yè)，作業(yè)環(huán)境惡劣，勞動強度高，攀爬列車安全風(fēng)險高。本系統(tǒng)使用前，檢車人員需逐車檢查，攀爬頂部，兩側(cè)繞車；檢查一列貨車用時約40 min；每班需外勤室外作業(yè)人員4人。

系統(tǒng)實施后，列車圖像經(jīng)智能識別篩選后，只需人工復(fù)核少量疑似圖像，工作效率大幅提升，目前僅需1人對疑似圖像進行復(fù)合，另需1人在現(xiàn)場進行指導(dǎo)整理，大大減少了室外作業(yè)人員和檢車時間。后期將開發(fā)手持終端及實時報警系統(tǒng)，僅需1人根據(jù)App的呈現(xiàn)結(jié)果到現(xiàn)場指導(dǎo)整理即可。

4.3 節(jié)約成本

通過自主研發(fā)，在保證圖片成像和檢測效果優(yōu)于國內(nèi)同類產(chǎn)品的前提下，每套設(shè)備造價只有同類產(chǎn)品造價的1/4至1/3。目前山東高速公司已在管內(nèi)鐵路線上部署10套該系統(tǒng)，節(jié)約資金超過1 000萬元。

5 結(jié)束語

本文研發(fā)的鐵路貨車裝載加固狀態(tài)智能檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)了鐵路貨車檢車由人工檢車到智能檢車的轉(zhuǎn)變。該系統(tǒng)有效節(jié)省了人力資源成本和資金投入成本，提高了檢車效率，降低了外勤作業(yè)人員的現(xiàn)場作業(yè)風(fēng)險。本系統(tǒng)作為貨運鐵路智能化新范式的組成部分，可為貨運鐵路智能化推進發(fā)揮積極作用。