有轨电车异物侵限检测及预警方法研究

叶 超，陈 新

（南京理工大学，江苏南京 210094）

有轨电车通常采用半独立路权运营，导致经常有行人、非机动车、纸板等异物侵限，严重影响有轨电车运行安全及效率，因此进行有轨电车异物侵限检测及预警方法的研究十分重要。虽然在有轨电车沿线安装着大量视频监控设备，但单纯依靠人眼观看容易产生疏漏而且效率低下，因此需要将原有安装的监控视频充分利用，使用智能化方法对异物侵限行为进行精确识别与跟踪，并实时预警，从而保证有轨电车行车安全及效率。

1 异物检测及预警技术研究现状

在异物检测技术研究方面，国内外已有许多较为成熟的研究方法。J. A. Uribe，L. Fonseca，J. F. Vargas[1]等人使用霍夫变换及连续帧，通过稀疏光流计算目标轨迹，以确定与障碍物可能的碰撞路线。李兴鑫[2]等人提出一种基于自适应阈值的前景目标分割算法和背景初始化算法，提升铁路场景下异物检测的精度。侯涛[3]等人提出一种改进MOG-LRMF的检测方法，能够适应光纤强弱以及多个运动物体的检测。宁正[4]等人利用小波变换及邻域平均法改进混合高斯模型，解决了前景目标检测不全的问题。上述检测方法虽然具有较好的性能，但对有轨电车运行环境适用性较差，部分方法检测速度较慢，实时性有待提高。

在异物侵限预警技术研究方面，目前也有较多学者研究。德国航空航天中心[5-6]参考航空器防撞系统设计了铁路列车防撞系统，该系统利用GPS定位技术、测速技术结合计算机技术、传感器技术等，判断出列车前方障碍物并提醒司机主动预警。……