站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置及方法与流程

1.本发明涉及智慧轨道交通信息感知领域，具体涉及一种轨道交通站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置及方法。


背景技术：

2.为了建立轨道交通上的城市群立体综合交通系统，实现轨道交通“四网”合一、轨道交通公交化和轨道交通无人驾驶，高铁、城际线路将入城入地，实现大运量小间隔(120s～180s)发车，而高铁、城际、市域和地铁站台设置站台门是实现轨道交通公交化和安全的必备设备，这样就存在站台门与列车之间在站台地面以高1.5m～2m的风险空间，它是连接列车与站台的唯一通道、瓶颈点和风险点，需在站台门与列车门开启时进行进出车厢客流量检测和乘客异常行为检测，需在列车门关闭列车离站之前判断风险空间是否有新增异物，需在列车不在站时进行站台门轨行侧是否有异物入侵检测，实现站台门轨行区侧全信息无死角全时域交通信息感知，避免功能脆片化，全面支撑智慧轨道交通需求。
3.由于高铁、城际线路的列车运行速度(160km/h～350km/h)远远高于地铁列车运行速度(80km/h～120km/h)，为了安全，按照高铁和城际铁路设计规范，高铁、城际站台设置的站台门内侧距站台边缘一般为0.2m～1.8m，距列车距离约0.3m～2m，远远高于地铁站台门与列车间间距的最小距离0.13m；同时站台长度也远高于地铁站台长度，长达230m(8编组)～460m(16编组)；还有因站台结构需求，高铁、城际线路的地下正线站台设置了大量的结构立柱，如1.2m*0.8m结构立柱，该结构立柱主要两种分布方式，一种设置在站台门内侧，另外一种设置在站台门外侧。结构立柱在内的方式会把站台门与站台边缘分成多个结构立柱间风险区域、一个站台边缘到结构立柱间的(宽为0.4m，长为230m～460m范围)通长风险区以及站台边缘到列车车身、列车门门缝所形成的风险区。如果结构立柱在站台门外，为节约成本，通常将结构立柱作为站台门一部分，结构立柱的宽1.2m面和玻璃门一起将站台划分成候车区、站台门与站台边缘的风险区(宽0.2m～2m，长230m～460m)，以及站台边缘到列车车身、列车门门缝和站台滑动门门缝所形成的风险区。其中，根据列车过站速度和线路设计车速，一般定义站台门内侧距站台边缘0.2m以内为侧线站台，站台门距站台边缘1.2m左右为正线站台。
4.高铁、城际站台与列车间长230m～460m*宽0.2m～2m*高2m～1.5m的立体区域为超宽超长连续复杂风险空间，该立体区域平时需要正常的使用，以便乘客的上车与下车。但同时因为限界安全要求，站台门的端头端尾处到站台边缘无法通过设置固定栅栏来防止乘客进入站台门的端头或端尾禁行区，需要能自动检测这段时间乘客进入站台门的端头或端尾禁行区域，或者其他人从禁行区域进入站台，并进行报警，以便进行人工处理；或因行车安全的需求，高铁城际站台边缘与列车间的空隙设计比较大，特别是曲线站台，可能高达30cm多，已发生多起上下客时乘客掉入空隙的情况，因而需要检测列车在站时是否有乘客掉入空隙。在列车离站前，要保证该区域的清空，但常有一些物品遗留或有乘客滞留在其中，造成安全事故。在这个应用场景中，乘客遗留的异物的体积并不庞大，如雨伞、背包、水瓶、钱
包等，同时也不允许存在死角，出现乘客规避检测范围滞留其间的情况，如结构立柱后；为保证行车安全和实现无人驾驶需求，还要完成列车不在站时段和列车停运时段的站台地面及轨行区新增物品及人的检测，这对高铁、城际站台的超长超宽区域、复杂空间、检测精度、无检测盲区和全时域提出了高要求。在出现安全事故时，需要远程视频确认、取证和事后视频追溯，这对系统的可视性提出了要求。
5.目前通常采用人工检测的方法对风险空间进行检测，通过多名站务人员透过站台门玻璃和列车员通过车门玻璃协同观察风险空间是否有异物，或站务员通过摄像头进行视频监控。由于众多结构立柱的存在会遮挡视线以及超长超宽的检查区域和该区域照度普遍偏低等问题，该方法检测时间长、效率低，劳动强度大，成本高，而且有大量的视线盲点，无法满足安全与效率要求。
6.为了解决上述问题，现有的技术中，也通常会采用自动检测的方法对风险空间进行检测，如目前通常采用激光对射方式，通过在站台一端设置用于发送探测信号的发射器和设置在站台另一端用于接收探测信号的接收器。探测光幕开启后,发射器向列车与站台门之间的间隙发射多束激光探测信号并由接收器接收,若接收器无法接收到全部探测信号,则判断列车与站台门之间存在异物。但是，高铁、城轨站台的检测距离高达长230m～460m、宽0.2m～2m，光幕光束一般为6束，检测盲区很大，同时，激光设备的一点点角度偏差，或者列车运行中造成的振动和偏移都会使得激光远远偏离接收器的位置，使得设备无效，容易误报，设备难以稳定运行。
7.现有技术中，视频监控是最为常用的方法，其优势在于可视化以及检测区域为一个立体空间。由于摄像头的监控范围存在死角，且定焦镜头仅能在对焦区域获得清晰成像，对于过近或过远的物体成像都比较模糊，分辨率低，需变焦距镜头才能在不同距离获得清晰图像，同时科技馆视频图像易受环境光线影响，例如开关站台门与列车门后的站台视频图像，在能见度低的情况下检测精度也会大幅下降。
8.此外，使用压力传感器也是可行方式，例如授权公告号为cn 204719236 u的实用新型专利公开了一种城际铁路站台滞留检测传感器系统，该传感器系统分布式布置于列车门与站台门之间的站台地面下部，用于检测站台滞留的压力实现滞留检测。上述传感器系统的检测精度高，但是成本高，安装、维护不便。
9.综上所述，现有的高铁、城际站台门轨行区侧异物检测系统不能做到无盲区、超大超长复杂空间、全时域可视的异物检测，且功能单一，无法满足轨道交通公交化的安全及快速检测和智慧轨道交通站台交通信息感知需求。


技术实现要素：

10.本发明的目的在于克服上述存在的问题，提供一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置，该装置不仅可以实现无盲区、长距离、可视、24小时全天的交通信息检测，还能够实现风险空间的全区域立体检测，检测效果好，能够满足轨道交通公交化的安全及快速检测需求和公安部对高铁城际站台无盲区视频监控要求。
11.本发明的另一个目的在于提供一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知方法。
12.本发明基于高铁城际正线站台门与站台边缘有1m～2m宽度事实，如果存在新增异
物或人一定会落在站台地面上，不会悬在空中，以及监控的站台长230m～460m，检测设备又不能影响乘客上下车，本实施例在站台两端各设一个和环境有鲜明对比的条状背景，在两端各设一个或多个高清长焦距的地面微型视觉传感器，组成一对地面视觉检测单元，构成由条状背景外轮廓与地面视觉传感器镜头焦点间连线构成的两个或多个锥形立体检测区，这些锥形立体检测区组合成的立体区域垂直投影在站台地平面的区域为站台地面检测区，只要有一定高度的物体落在这些立体区域，背景参考物图像就会不完整，就可判断该站台地面检测区域有新增物品和人。检测区要无盲区覆盖站台地面规定的检测区。所检测的最小检测物高度及大小和条状背景底面和地面微型视觉传感器镜头焦点距站台地面距离相关，以及地面微型视觉传感器获得背景参考物清晰度相关。
13.本发明为了解决站台边缘到列车空隙的异物检测、列车门门缝与站台滑动门门缝夹异物检测以及曲线站台异物检测，本实发明还可在站台门后封板上或站台门结构梁上设置顶装视觉检测单元，每隔3m～10m设置一组，顶装视觉传感器视角大于90
°
，其顶装视觉传感器可清晰拍摄到可覆盖完整的站台地面图像及站台边缘到列车间隙图像，还可以清晰拍摄到的列车门缝图像及站台滑动门缝图像，通过对比列车进站未开门时图像与列车门关闭列车离站前图像差异，判断站台门地面、站台边缘与列车间空隙、站台门缝及列车门缝等处是否新增异物；通过对比列车不在站时不同时刻拍摄图像的差别，24小时监控站台地面、轨行区是否新增人与物。
14.本发明中的顶装视觉检测单元的顶装视觉传感器可嵌入安装在站台门后封板上，也可安装在站台门上的结构梁上，安装在站台门上的结构梁上的优点为距站台地面距离大，所需顶装视觉检测单元数量少，但维护和安装困难，优选方案为安装在站台门后封板距地2.4m～2.7m高度位置，每隔5m布置一套，可在站台候客区进行视觉传感器维护。
15.本发明为了减少地面视觉检测单元发光条状背景和顶装视觉检测单元照明对环境影响和列车信号影响，以及环境照度变化对检测精度的影响，本实发明的发光条状背景和顶装视觉检测单元照明采用人眼不可见的光谱，如红外光，其对应的地面微型视觉传感器和顶装视觉传感器为仅能通过该光谱的视觉传感器。
16.本发明为了获得丰富的现场彩色图像和\或测量新增物体高度的深度图像，以及为了采用多传感器融合提高系统可靠性和精度，视觉传感器还有可见光谱视觉传感器和\或多层红外激光扫描仪或三维红外激光雷达或其它3d视觉传感器，采用双目视觉传感器或三目视觉传感器，优选方案为可见光谱+红外光谱的双目视觉传感器。
17.本发明为了精确检测进出每节车厢客流量，实现站台区候车位置诱导和发车间隔及发车列车编组数控制，以及检测非正常走行轨迹，本发明通过人头检测和跨视觉传感器人头跟踪，获得乘客走行轨迹，判断乘客进出车厢客流量、异常行为和是否掉入站台边缘与列车空隙处，并通过设置禁行区边界线，检测乘客进出站台门的端头及端尾禁行区，并进行报警。
18.本发明为了实现站台门与轨行区24小时监控，在列车不在站时通过比较不同时刻站台地面感兴趣区、第二轨行区感兴趣区图像差别检测出不同时刻感兴趣区域是否有新增物品与人。
19.考虑高铁城际站台具有超长超宽无盲区全时域检测特点，地面视觉检测单元和顶装视觉检测单元分散在230m～460m站台上，为了可靠性，本实施例采用ai边缘计算控制盒
进行就地图像采集与处理，并将采集的实时图像和自动检结果通过通信系统传输到操作端进行实时图像显示和综合判断结果显示，并进行声光报警，驱动接入安全回路的安全继电器开闭，将各检测单元图像及检测结果存储在站台门机房视觉检测系统控制与存储单元内。
20.本发明顶装视觉检测方式也适合地铁站台。
21.本发明的目的通过以下技术方案实现：
22.一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置，包括地面视觉检测单元和/或顶装视觉检测单元、操作单元以及通信系统，其中，所述地面视觉检测单元和/或顶装视觉检测单元通过所述通信系统与所述操作单元连接；在站台门与列车之间的正线站台地面上安装至少一对相隔20m～460m的所述地面视觉检测单元；在正线或侧线站台上的站台门后封板上或者站台门结构梁上每隔3m～10m安装所述顶装视觉检测单元；所述操作单元用于显示所述地面视觉检测单元与/或所述顶装视觉检测单元的实时图像、检测结果和对异常情况处理的按键；其中，
23.所述地面视觉检测单元包括和环境图像有显著差别的条状背景、地面视觉传感器、地面图像处理模块以及机箱；其中，每对地面视觉检测单元相对设置，一对地面视觉检测单元中的一个单元的地面视觉传感器镜头焦点与另一个单元的条状背景外轮廓边缘连线形成两个锥形立体检测区域，该锥形立体检测区域垂直投影到站台地面可以无盲区覆盖所需检测的站台地面；一对地面视觉检测单元中的一个单元的地面视觉传感器在锥形立体检测区域站台地面上无物时可以获得另一个单元的条状背景清晰的图像；所述地面图像处理模块通过判断不同时刻条状背景图像差别，判断一对地面视觉检测单元间的锥形立体检测区内不同时刻是否有新增物品与人；
24.所述顶装视觉检测单元包括检测区域照明光源、顶装视觉传感器和顶装图像处理模块；其中，多个顶装视觉检测单元的检测区域照明光源和顶装视觉传感器视角让顶装视觉传感器获得清晰的检测区图像；所述检测区图像包括站台门与列车间站台地面的图像、站台边缘与列车间空隙的图像以及站台滑动门缝与列车门缝的图像等需检测的区位置图像；顶装视觉检测单元通过对比不同时刻检测区图像的差别从而检测出不同时刻该检测区域是有新增物品与人。
25.上述站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置的工作原理是：
26.一对地面视觉检测单元可以形成两个锥形立体检测区，这些锥形立体检测区组合成的立体区域垂直投影在站台地面的区域为站台地面检测区，只要有一定高度的物体落在这些立体区域，背景参考物图像(条状背景图像)就会不完整，就可判断该站台地面检测区域有新增物品和人。通过设置顶装视觉检测单元，且每隔3m～10m设置一组，顶装视觉传感器视角和清晰度应满足顶装视觉传感器可清晰拍摄到可覆盖完整的站台地面的图像及站台边缘到列车间空隙的图像，还可以清晰拍摄到的列车门缝的图像及站台滑动门缝的图像，通过对比列车进站未开门时图像与列车门关闭列车离站前图像差异，判断站台门地面、站台边缘与列车间空隙、站台门缝及列车门缝等地方是否新增异物；通过对比列车不在站时不同时刻拍摄图像的差别，24小时监控站台地面、轨行区是否新增人与物。
27.本发明的一个优选方案，其中，所述地面视觉检测单元的地面视觉传感器为两个或者多个；所述条状背景为发光体和/或不发光体，所述发光体所发的光为人眼可见光和/
或人眼不可见光；所述条状背景和地面视觉传感器高出站台地面0cm～30cm；所述条状背景长度为固定值，或者长度可伸缩；其中，长度可伸缩的条状背景在列车进站停稳和离站之前时段为伸出状态，其余时段为缩进状态；检测时，所述条状背景一个端点紧贴站台门框内侧或结构立柱外侧，另一端点距站台边缘为0～40cm。
28.进一步地，所述条状背景和视觉传感器高出站台地面的高度为所检异物最小检测高度决定，所述条状背景和视觉传感器顶部距地优选值5cm～8cm；当所述条状背景长度为固定值时，该条状背景距离站台边缘3cm～15cm；当所述条状背景的长度可伸缩时，所述条状背景距站台边缘伸出值为0cm，缩回值为40cm。
29.优选地，所述条状背景为发光体和/或不发光体；所述发光体所发的光为人眼不可见光；其中，所述条状背景嵌入站台地面上，为站台地面一部分；其中，所述条状背景的长度为站台边缘到站台门框内侧或到结构立柱外侧，其宽度为相对一端的地面视觉检测单元可以获得清晰的条状背景图像。
30.优选地，所述地面视觉检测单元将地面视觉传感器获得的图像划分成站台条状背景感兴趣区以及第一轨行区感兴趣区，组成一对地面视觉检测单元的两个站台条状背景感兴趣区以及两个第一轨行区感兴趣区；其中，
31.通过比较两个第一轨行区感兴趣区内的图像和列车不在站时的图像差别，判断此刻列车是否进站、出站和在站；
32.在站台滑动门和/或列车门开启前0～3s获取站台条状背景感兴趣区中的条状背景图像为两个第一参照背景图像；在站台滑动门开门时刻比较站台条状背景感兴趣区内的图像与对应的两个第一参照背景图像差别，判断站台地面上是否有人有物；
33.在站台滑动门开门后又关门时刻比较站台条状背景感兴趣区内的图像与对应的两个第一参照背景图像差别，判断站台地面上是否有新增人和物；
34.列车不在站时比较站台条状背景感兴趣区的不同时刻图像差别，判断站台地面上是否有新增人和物。
35.优选地，所述顶装视觉传感器为带有环境光照明光源的单目视觉传感器或双目视觉传感器或三目视觉传感器；其中，所述环境光照明光源为至少有红外光源或其它不可见光源；所述双目视觉传感器为分别对可见光谱和红外光谱敏感的视觉传感器；所述三目视觉传感器为分别对可见光谱和红外光谱敏感且还能测量物体深度的视觉传感器，深度传感器通过多层激光扫描仪或三维激光雷达或其它3d视觉传感器等测量物体的高度。
36.进一步地，所述顶装视觉传感器为双目视觉传感器。
37.优选地，所述顶装视觉检测单元将顶装视觉传感器获得的检测区图像划分成站台地面感兴趣区、第二轨行区感兴趣区和站台门感兴趣区；其中，
38.通过比较第二轨行区感兴趣区内的图像和列车不在站时的图像差别，判断此刻此位置列车是否进站、出站和在站；
39.通过判断列车在站位置，判断列车编组数；
40.将站台滑动门和/或列车门开启前0～3s的图像为第二参照背景图像，并分割成站台门感兴趣背景图像、站台地面感兴趣背景图像以及站台边缘与列车间的空隙图像以及列车门图像组成的轨行区感兴趣背景图像；
41.在站台滑动门开门时刻比较所述站台地面感兴趣区内的图像与对应的站台地面
感兴趣背景图像差别，判断站台地面上是否有人有物；通过检测人头和跟踪人头轨迹，进行进出列车客流检测和非正常走行轨迹检测；
42.在站台滑动门与列车门开门后又关门时刻，比较所述站台地面感兴趣区内的图像与所述站台地面感兴趣背景图像的差别、所述第二轨行区感兴趣区内的图像与所述轨行区感兴趣背景图像的差别以及所述站台门感兴趣区内的图像与所述站台门感兴趣背景图像的差别，判断站台地面上、站台边缘与列车间空隙是否有人有异物，判断站台滑动门门缝及列车门门缝是否夹异物；
43.列车不在站时，通过对比不同时刻站台地面感兴趣区、第二轨行区感兴趣区内的图像差别，检测出不同时刻站台地面、轨行区是否有新增物品与人。
44.优选地，结构立柱设置在站台门内的正线直线站，其中，在该正线直线站的站台端头与端尾通长区设置一对所述地面视觉检测单元，该地面视觉检测单元中的条状背景长度为结构立柱的外边缘到站台边缘0～15cm，优选值为10cm；还有所有结构立柱间站台门的后封板上设置一组或二组或三组顶装视觉检测单元；
45.或者在该正线直线站的站台端头与端尾通长区设置一对地面视觉检测单元，该地面视觉检测单元中的条状背景长度为结构立柱的外边缘到站台边缘0～15cm；还有所有结构立柱间的两端设置一对地面视觉检测单元，该地面视觉检测单元中的条状背景长度为站台门内侧到所述结构立柱的外边缘；
46.或者所有结构立柱间站台门的后封板上设置一组或二组或三组顶装视觉检测单元；每根所述结构立柱外侧上设置一个顶装视觉检测单元。
47.优选地，结构立柱设置在站台门外的正线站，其中，在该正线站的站台端头与端尾通长区设置一对所述地面视觉检测单元，所述条状背景长度为站台门内侧到站台边缘10cm。
48.优选地，或者在每根所述结构立柱外边缘上设置一组顶装视觉检测单元。
49.优选地，在正线或侧线曲线站台，每隔3m～10m在站台门后封板或者结构梁上或结构立柱外边缘上设置一组顶装视觉检测单元。
50.优选地，所述操作单元包括用于供司机、站务员和监控员使用的显示屏以及操作按键；所述显示屏用于显示地面视觉传感器的视频和\或顶装视觉传感器的视频以及自动检测结果的图标；所述图标包括有列车是否在站或离站、站台门与列车门是否开启、设备是否正常、进行异常情况处理的旁路开关、虚警取消开关和声光报警器等图标。
51.进一步地，如果检测区域太多，无法全部在显示屏上显示，则以轮播的方式进行显示。
52.进一步地，地面视觉检测单元采集的条状背景图像，通过人眼判断条状背景图像的完整性，可快速判断站台地面是否有异物；顶装视觉检测单元采集的图像，将异物所处图像的具体位置进行明显的标记，如用红框圈出。
53.进一步地，为了快速确认与处理异常情况，节约列车在站时间，根据需要，所述操作单元可固定设置在站台门端前、端中、端尾、车控室和站台监查厅等位置的一处或多处或全部，还可以设计成移动的手持操作单元和(或)车载操作单元，通过无线方式和站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置相连。
54.一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知方法，包括地面视觉检测单元
的检测步骤和\或顶装视觉检测单元的检测步骤，其中，
55.所述地面视觉检测单元的检测步骤具体为：
56.(a1)所述地面视觉检测单元将地面视觉传感器获得的图像划分成站台条状背景感兴趣区以及第一轨行区感兴趣区，组成一对地面视觉检测单元的两个站台条状背景感兴趣区以及两个第一轨行区感兴趣区；
57.(a2)通过比较两个第一轨行区感兴趣区内的图像和列车不在站时的图像差别或列车在站检测器反射信号强度，判断此刻列车是否进站、出站和在站，如果在站，则跳到步骤(a3)，如果列车不在站，则跳到步骤(a6)；
58.(a3)在站台滑动门和/或列车门开启前0～3s获取站台条状背景感兴趣区中的条状背景图像，所述条状背景图像为第一参照背景图像，对应地，所述第一参照背景图像为两个；
59.(a4)在站台滑动门开门时刻比较站台条状背景感兴趣区内的图像与对应的两个第一参照背景图像差别，判断站台地面上是否有人有物，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示；
60.(a5)在站台滑动门开门后又关门时刻，比较站台条状背景感兴趣区内的图像与对应的两个第一参照背景图像差别，判断站台地面上是否有新增人和物，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示和存储图像及检测结果，如果有异物，声光报警、断开安全继电器；然后跳到步骤(a2)；
61.(a6)比较站台条状背景感兴趣区的不同时刻图像差别，判断站台地面上是否有新增人和物，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示和声光报警，并存储图像及检测结果，然后跳到步骤(a2)；
62.所述顶装视觉检测单元的检测步骤具体为：
63.(b1)所述顶装视觉检测单元将顶装视觉传感器获得的检测区图像划分成站台地面感兴趣区、第二轨行区感兴趣区和站台门感兴趣区；
64.(b2)通过比较第二轨行区感兴趣区内的图像和列车不在站时的图像差别，判断此刻此位置列车是否进站、出站和在站；如果在站，跳到步骤(b3)；如果不在站，则跳到步骤(b6)；
65.(b3)将站台滑动门和/或列车门开启前0～3s的图像为第二参照背景图像，并分割成站台地面感兴趣背景图像以及站台边缘与列车间的空隙图像以及列车门图像组成的轨行区感兴趣背景图像和站台门感兴趣背景图像三个部分；
66.(b4)在站台滑动门开门时刻比较所述站台地面感兴趣区内的图像与对应的站台地面感兴趣背景图像差别，判断站台地面上是否有人有物；还可以通过检测人头和跟踪人头轨迹，进行进出列车客流检测、非正常走行轨迹检测和进入站台端头端尾禁行区检测；
67.(b5)在站台滑动门与列车门开门后又关门时刻，比较所述站台地面感兴趣区内的图像与所述站台地面感兴趣背景图像的差别、所述第二轨行区感兴趣区内的图像与所述轨行区感兴趣背景图像的差别以及所述站台门感兴趣区内的图像与所述站台门感兴趣背景图像的差别，判断站台地面上是否有人有异物，判断站台边缘与列车间空隙是否有人有异物及列车门门缝是否夹异物，以及判断站台滑动门门缝是否夹异物，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示和存储图像及检测结果，如果一处有异物，断开安全继电器、
声光报警和切换显示有异物处的实时视频图像；然后跳转至步骤(b2)；
68.(b6)列车不在站时，通过对比不同时刻站台地面感兴趣区、第二轨行区感兴趣区内的图像差别，检测出不同时刻站台地面、轨行区是否有新增物品与人，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示和声光报警，并存储图像及检测结果；然后跳转到步骤(b2)；
69.当设置有地面视觉检测单元与顶装视觉检测单元时，分别将每个步骤的结果融合，进行判断。
70.本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
71.1、本发明中的站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置及方法，通过设置地面视觉传感器和(或)顶部视觉传感器，在长(130m～460m)*宽(0.13m～2m)*高(1.1m～2m)空间中实现24小时监测，可以实现复杂空间、无盲区、长距离、可视的异物检测。
72.2、本发明中的站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置及方法，地面视觉检测装置自带有不受环境光干扰的条状背景，受环境干扰低、鲁棒性更高、抗干扰性更强、误/漏检率更低。
73.3、本发明中的站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置及方法，地面视觉传感器的镜头为固定焦距，在0m～460m检测范围内，仅需获得高清条状背景图像即可，最小检测异物和获得条状背景图像清晰度有关，和检测距离没有关系，不受物体颜色影响。
74.4、本发明中的站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置及方法，在站台地面视觉监测区域内使用了2个地面视觉传感器和两条条状背景进行监控，通过相互补充视角盲区，完全消除了其中的检测盲区，可实现长460m*宽0.37m～2m站台地面内无盲区检测，成本低；并且在操作单元处，人工仅需判断两条条状背景图像完成性就可以瞬间完成判断超长超宽站台地面是否有异物，验证自动识别结果是否是误报和漏报。
75.5、本发明中的站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置及方法，多套地面视觉检测单元的组合，可以实现结构立柱在站台门内时，将站台门内侧站台地面分割成多组结构立柱间地面区域和结构立柱外侧到站台边缘的通常区的复杂无盲区站台地面检测方法。
76.6、本发明中的站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置及方法，在结构立柱间的站台门后封板上或站台门结构梁上设置带有不可见光照明的顶装视觉检测单元，在站台门端头端尾的通长区设置一对带有不受环境光影响的条状背景参考物的地面视觉检测单元，可实现站台门与列车间无盲区检测，实时更新不受环境干扰的背景参考物，不受站台门与列车间的复杂环境影响，如环境照明亮度，站台地面设置了地面标记，结构立柱处设有消防机箱，维修拆除了消防机箱等影响。
77.7、本发明中的站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置及方法，采用了地面视觉传感器和顶装视觉传感器，当发现异物时在操作端自动切换到现场实时图像，且自动保存图像、视频以及时间等信息，方便取证；与其他方法相比，具备较好的可视性、信息更全面更直观。
78.8、本发明中的站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置及方法，顶装视觉检测单元由检测区域照明光源、顶装视觉传感器和顶装图像处理模块等组成，通过比较不同时刻图像差别实现站台门与列车间无盲区新增物体与人的检测，通过人头检测和多目
标跟踪方法，可进行进出每节车厢客流量统计、乘客是否掉入列车与站台边缘空隙检测和非法进入站台门端头端尾禁行区检测及异常行为检测；适用于直线、曲线站台和结构立柱在站台门内各种超大超宽复杂空间无盲区24小时全时域视觉检测，还可以进行列车在站、列车编组数、轨行区异物检测和周界安防等目的。
附图说明
79.图1-图2为本发明中的一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置的第一种具体实施方式结构示意图，其中，图1为立体图，图2为另一个视角方向的立体图。
80.图3为本发明中的地面视觉检测单元的检测区域结构示意图。
81.图4为本发明中的地面视觉检测单元的检测系统构成图。
82.图5为本发明中的一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置的第四种具体实施方式结构示意图。
83.图6为本发明中的顶装视觉检测单元的检测区域结构示意图。
84.图7为本发明中的顶装视觉检测单元的检测系统构成图。
85.图8为本发明中的一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置的第六种具体实施方式的结构示意图。
86.图9为本发明中的地面视觉检测单元与顶装视觉检测单元组合的检测系统构成图。
87.图10为本发明中的操作单元的操作端显示画面布置图。
具体实施方式
88.为了使本领域的技术人员很好地理解本发明的技术方案，下面结合实施例和附图对本发明作进一步描述，但本发明的实施方式不仅限于此。
89.实施例1
90.因站台结构需求，高铁、城际线路的地下正线站台2设置了大量的结构立柱，如1.2m*0.8m结构立柱。
91.本实施例中的结构立柱不在站台门1内，即设置在站台门1外，高铁站台门1与站台边缘9有1.8m宽度，站台门1长400m直线站台2。
92.参见图1-图4，本实施例公开了一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置，包括地面视觉检测单元3、操作单元以及将它们连接起来协同工作的通信系统，所述地面视觉检测单元3通过所述通信系统与所述操作单元连接；所述操作单元用于显示所述地面视觉检测单元3的实时图像、检测结果和对异常情况处理的按键。
93.参见图3，在站台门1与列车之间的正线站台地面上安装一对相隔400m的所述地面视觉检测单元3；所述地面视觉检测单元3包括和环境图像有显著差别的条状背景8、地面视觉传感器5、地面图像处理模块以及高10cm防护等级达到ip54的机箱6；其中，每对地面视觉检测单元相对设置，一对地面视觉检测单元3中的一个单元的地面视觉传感器5镜头焦点与另一个单元的条状背景8外轮廓边缘连线形成两个锥形立体检测区域，该锥形立体检测区域垂直投影到站台2平面可以无盲区覆盖所需检测的站台地面；一对地面视觉检测单元3中的一个单元的地面视觉传感器5在锥形立体检测区域站台地面上无物时可以获得另一个单
元的条状背景8清晰的图像；所述地面图像处理模块通过判断不同时刻条状背景图像差别，判断一对地面视觉检测单元3间的锥形立体检测区内不同时刻是否有新增物品与人。
94.参见图3，所述地面视觉检测单元3的地面视觉传感器5为1个或者2个；所述条状背景8为发光体和/或不发光体，所述发光体所发的光为人眼可见光和/或人眼不可见光；所述条状背景8和地面视觉传感器5高出站台地面0cm～30cm；所述条状背景8长度为固定值，或者长度可伸缩；其中，长度可伸缩的条状背景8在列车进站停稳和离站之前时段为伸出状态，其余时段为缩进状态；检测时，所述条状背景8一个端点紧贴站台门1框内侧或结构立柱外侧，另一端点距站台边缘9为0～40cm。
95.参见图3，所述条状背景为发光体和/或不发光体；所述发光体所发的光为人眼不可见光；其中，所述条状背景8设置在站台地面上方，或者嵌入站台地面上，为站台地面一部分，其长度为站台边缘9到站台门框内侧或到结构立柱外侧，所述条状背景8宽度的设计要求为相对一端的地面视觉检测单元3可以获得清晰的条状背景图像。
96.参见图10，所述操作单元包括用于供司机、站务员和监控员使用的显示屏；所述显示屏用于显示一对地面视觉传感器5的条状背景区域图像(灯带长度)以及自动检测结果的图标；所述图标包括有列车是否在站或离站、站台门1与列车门是否开启、设备是否正常、进行异常情况处理的旁路开关、虚警取消开关和声光报警器等图标，以及控制串入站台门1安全回路的安全继电器闭合(无异物)或断开(有异物)及声光报警
97.进一步地，地面视觉检测单元3采集的条状背景图像，通过人眼判断条状背景图像的完整性，可快速判断站台地面是否有异物。
98.本实施例基于：如果存在新增异物或人一定会落在站台2平面上，不会悬在空中，以及监控的站台门1长400m，检测设备又不能影响乘客上下车。所述地面视觉检测单元3还包括边缘计算盒7。所述地面视觉检测单元3设置在站台门1两端，间隔400m。所述操作单元设置在站台门1候车侧的端中立柱上。
99.参见图3和图4，所述地面视觉检测单元3简称mjc，条状背景8简称bj，边缘计算盒7简称ai，地面视觉传感器5为高清长焦距视觉传感器，简称mcg，机箱6简称为jx，操作单元简称czc。
100.参见图3，所述地面视觉检测单元3由用8颗膨胀螺丝固定在站台地面上，并用不锈钢防脱链将地面视觉检测单元3的机箱6和站台地面或结构立柱连结在一起，防止机箱6掉入轨行区11等异常情况发生。考虑车辆横向偏移量及一定安全余量，以及隧道风压的影响，本实施例中的条状背景8为长1.7m*高3cm条形红外灯板，条状背景8底边距站台地面3cm、距站台边缘9为10cm；在站台2两端各设一个高度为3cm的仅可通过条状背景8发光频谱的超小超长焦距的地面视觉传感器5，地面视觉传感器5底部距地3cm，设置在条状背景8端点处，构成由背景参考物外轮廓与地面视觉传感器5镜头焦点间构成的立体检测区，这两个立体检测区组合成的立体区域12垂直投影在站台2平面的区域为站台地面长400m*宽1.7m无盲区检测区，只要有物体高度大于3cm落在这些立体区域12，条状背景图像就会不完整。
101.所述轨行区11包含站台边缘与列车间的空隙、列车门的区域以及轨道区域。
102.所述第一轨行区为地面视觉检测单元拍摄到的站台边缘到轨道侧的区域。
103.参见图1-图4和图10，所述操作单元的通长监控区的灯带一个为正常长度、一个为非正常长度，就可人眼判断该站台地面检测区域有新增物品和人；而地面图像处理模块采
用边缘计算盒7，通过二值化条状背景8处图像，计算出两组条状背景8长度值并与正常值比较，判断是否有新增物品和人，并把实时背景图像和检测结果传输到操作单元上进行显示，并控制串入站台门1安全回路的安全继电器闭合(无异物)或断开(有异物)及声光报警。所检测的异物最小宽度和地面视觉传感器5获得背景参考物清晰度相关，该值由地面视觉传感器5分辨率和镜头焦距决定，优选值为灯带长度为340个像素以上。
104.由于列车车身为高反射物，发光背景会在轨行区11列车上有反光图像，利用轨行区11有无反光图像就可以判断列车是否在站，或在位于端头的地面视觉检测单元3设置超声波或红外检测距传感器作为在站检测器，通过列车车身反射信号强度可判断列车是否在站或不在站。
105.参见图1-图4和图10，本实施例还公开了一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知方法，包括地面视觉检测单元3的检测步骤。
106.所述地面视觉检测单元3的检测步骤具体为：
107.(a1)所述地面视觉检测单元3将地面视觉传感器5获得的图像划分成站台条状背景感兴趣区以及第一轨行区感兴趣区，组成一对地面视觉检测单元3的两个站台条状背景感兴趣区以及两个第一轨行区感兴趣区；
108.(a2)通过比较两个第一轨行区感兴趣区内的图像和列车不在站时的图像差别或列车在站检测器反射信号强度，判断此刻列车是否进站、出站和在站，如果在站，则跳到步骤(a3)，如果列车不在站，则跳到步骤(a6)；
109.(a3)在站台滑动门和/或列车门开启前0～3s获取站台条状背景感兴趣区中的条状背景图像，所述条状背景图像为第一参照背景图像，对应地，所述第一参照背景图像为两个；
110.(a4)在站台滑动门开门时刻比较站台条状背景感兴趣区内的图像与对应的两个第一参照背景图像差别，判断站台地面上是否有人有物，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示；
111.(a5)在站台滑动门开门后又关门时刻，比较站台条状背景感兴趣区内的图像与对应的两个第一参照背景图像差别，边缘计算盒7判断站台地面上是否有新增人和物，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示和存储图像及检测结果，如果有异物，声光报警、断开安全继电器；然后跳到步骤(a2)；
112.(a6)列车不在站时，比较站台条状背景感兴趣区的不同时刻图像差别，判断站台地面上是否有新增人和物，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示和声光报警，并存储图像及检测结果，然后跳到步骤(a2)。
113.两幅图像差别比较方法有很多，例如可以采用帧差法判断每个像素点的帧间灰度差判别，或抽取两幅图像特征(如亮度、对比度、结构)计算相似距离判断，或采用深度学习方法获得两幅图像相似度概率，只要能满足运算速度、精度和鲁棒性都可以，下面给出具体实现的示例：
114.1、第一轨行区感兴趣区的图像差别比较方法
115.由于列车车身为高反射物，发光背景会在轨行区11列车上有反光图像，利用轨行区11有无反光图像就可以判断列车是否在站。
116.第一轨行区感兴趣区图像差别比较方法为，通过图像增强技术，增强轨行区11取
的图像清晰度，将图像分成均方成十个或十个以上图像小区域，通过检测两幅图像的同一个图像小区域亮度平均值进行做差比较，若其亮度差异值大于用户设定的阈值，则记录此片区域存在亮斑，当亮斑数量大于用于设定的数量阈值，则判断有列车在站。
117.2、站台条状背景感兴趣区的图像差别比较方法
118.由于异物出现在站台条状背景感兴趣区时，条状背景8会被遮挡导致长度减少、甚至消失在图像中，于是可以通过检测图像中的条状背景8长度进行判断，同时由于条状背景8被遮挡时，可能会被挡成多段区域，于是可以通过检测图像中的连通域数量进行判断。
119.站台条状背景感兴趣区的图像差别比较方法为，对两幅图像进行预处理，其中包括形态学滤波，先腐蚀后膨胀，目的是消除图像中的小光斑，并测量条状背景8的长度、连通域数量。两幅图像的条状背景8长度进行做差比较，若差值大于用户设定的阈值，则判断有异物存在，将两幅图像的连通域数量进行比较，如连通域数量不相等则判断异物存在。
120.实施例2
121.本实施例中的结构立柱不在站台门1内，为站台门一部分，即设置在站台门1外，高铁站台门1及结构立柱外侧与站台边缘9有1.8m宽度，站台门1为长400m的曲线站台2，可分成两段直线来近似，直线段长度为距站台门端头200m，距端尾200m。
122.参见图1-图4，本实施例公开了一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置，在站台门1与列车之间的正线站台地面上安装二对相隔200m和200m的所述地面视觉检测单元3，操作单元实时显示两对地面视觉检测单元的条状参考物区域的图像，其余同实施例1。只要一对地面视觉检测单元检测到灯带图像不完成，就进行异物报警。
123.实施例3
124.23个1.2m*0.8m等间隔结构立柱在站台门1内，结构立柱外边缘距站台边缘9为0.4m，站台门1到站台边缘9为1.2m，站台门1长200m的直线站台。
125.参见图1-图4和图10，本实施例公开了一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置，本实施例中的其它具体结构与实施例1相同，不同之处在于，在端头端尾之间通长区设置一对地面视觉检测单元3，条状背景8参考物长度为结构立柱的外边缘到站台边缘10cm，长为0.3m；在所有结构立柱间的两端设置一组地面视觉检测单元3，条状背景8参考物长度为站台门1内侧到结构立柱的外边缘，长为0.8m，每侧共22对。通过光纤环形网将46套地面视觉检测单元3和操作单元、站台门机房视觉检测控制与存储单元连接成一整体，把每一个地面视觉检测单元3获得的图像和检测结果送到操作单元进行显示和报警，并存储在视频检测控制与存储单元内，将检测结果汇总并驱动串入安全回路的安全继电器断开或闭合，控制列车出站信号。
126.实施例4
127.本实施例的结构立柱不在站台门1内，即设置在站台门1外，站台门1与站台边缘9有0.03m～2m宽度，站台2为直线站台2或曲线站台2或曲直结合站。
128.参见图5-图7，本实施例公开了一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置，包括顶装视觉检测单元4、操作单元、视觉检测控制与存储单元以及将它们连接起来协同工作的通信系统。所述操作单元用于显示所述顶装视觉检测单元4的实时图像、检测结果和对异常情况处理的按键。
129.参见图5-图7，在正线或侧线站台2上的站台门1后封板上或者站台门1结构梁上每
隔3m～10m安装所述顶装视觉检测单元4；所述顶装视觉检测单元4包括检测区域照明光源、顶装视觉传感器10和顶装图像处理模块；其中，多个顶装视觉检测单元4的检测区域照明光源和顶装视觉传感器10视角让顶装视觉传感器10获得清晰的检测区图像；所述检测区图像包括站台门1与列车间站台地面的图像、站台边缘9与列车间空隙的图像以及站台滑动门缝与列车门缝的图像等需检测的区位置图像；顶装视觉检测单元4通过对比不同时刻检测区图像的差别从而检测出不同时刻该检测区域是有新增物品与人。
130.所述顶装视觉传感器10为带有环境光照明光源的单目视觉传感器或双目视觉传感器或三目视觉传感器；其中，所述环境光照明光源为至少有红外光源或其它不可见光源；所述双目视觉传感器为分别对可见光谱和红外光谱敏感的视觉传感器；所述三目视觉传感器为分别对可见光谱和红外光谱敏感且还能测量物体深度的视觉传感器；所述三目视觉传感器通过多层激光扫描仪或三维激光雷达测量物体深度。优选方案为分别对可见光谱和红外光谱敏感的双目视觉传感器。
131.参见图10，所述操作单元包括用于供司机、站务员和监控员使用的显示屏；所述显示屏用于显示顶装视觉传感器10的视频或图像以及自动检测结果的图标；所述图标包括有列车是否在站或离站、站台门1与列车门是否开启、设备是否正常、进行异常情况处理的旁路开关、虚警取消开关和声光报警器等图标。
132.参见图5-图7和图10，为了获取站台门1与列车间无盲区视频图像，实现站台门1与列车间无盲区检测，本实施例采用顶装检测方式，所述顶装视觉检测单元4还包括边缘计算盒7以及机箱6；通过通信系统将多个顶装视觉检测单元4和操作单元、站台门机房视觉检测控制与存储单元连接成一整体，把每一个顶装视觉检测单元4获得的图像和检测结果送到操作单元进行显示和报警，并存储在站台门机房视觉检测控制与存储单元内，视觉检测控制与存储单元将检测结果汇总后并驱动串入安全回路的安全继电器断开或闭合，控制列车出站信号。
133.参见图5，所述顶装视觉检测单元4简称为djc，边缘计算盒7简称为ai，操作单元简称为czc，站台门机房视觉检测控制与存储单元简称为jfkc。
134.参见图5-图7，本实施例，每隔5m在站台门1后封板上或者站台门1结构梁上安装一套带有红外照明的红外彩色双目视觉传感器，所述双目视觉传感器为所述顶装视觉传感器10，所述双目视觉传感器视角为110
°×
110
°
，距站台地面2.6m，设置成宽3.5m
×
长5m的检测区域，顶装视觉检测单元4所检测的区域为顶装检测区域13；通过顶装视觉检测单元4能获得清晰的完全覆盖站台地面、站台边缘9与列车空隙可见光彩色和红外黑白图像，还可以获得清晰的站台滑动门门缝与列车门门缝可见光彩色和红外黑白图像；站台门1机箱6内的边缘计算盒7采集顶装视觉传感器10可见光彩色和红外黑白图像，通过对比不同时刻检测区图像差别检测出不同时刻检测区域是有新增物品与人。
135.所述第二轨行区为顶装视觉检测单元拍摄到的站台边缘到轨道侧的区域。
136.参见图5-图7和图10本实施例还公开了一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知方法，包括顶装视觉检测单元4的检测步骤。
137.所述顶装视觉检测单元4的检测步骤具体为：
138.(b1)所述顶装视觉检测单元4将顶装视觉传感器10获得的检测区图像划分成站台地面感兴趣区、第二轨行区感兴趣区和站台门感兴趣区；
139.(b2)通过比较第二轨行区感兴趣区内的图像和列车不在站时的图像差别，判断此刻此位置列车是否进站、出站和在站；如果在站，跳到步骤(b3)；如果不在站，则跳到步骤(b6)；
140.(b3)将站台门1和/或列车门开启前0～3s的图像为第二参照背景图像，并分割成站站台地面感兴趣背景图像、站台边缘与列车间的空隙图像及列车门图像组成的轨行区感兴趣背景图像和台门感兴趣背景图像三个部分；
141.(b4)在站台滑动门开门时刻比较所述站台地面感兴趣区内的图像与对应的站台地面感兴趣背景图像差别，判断站台地面上是否有人有物；还可以通过检测人头和跟踪人头轨迹，进行进出列车客流检测、非正常走行轨迹检测、掉入站台门边缘与列车空隙人检测和进入站台端头端尾禁行区检测；
142.(b5)在站台滑动门与列车门开门后又关门时刻，比较所述站台地面感兴趣区内的图像与所述站台地面感兴趣背景图像的差别、所述第二轨行区感兴趣区内的图像与所述轨行区感兴趣背景图像的差别以及所述站台门感兴趣区内的图像与所述站台门感兴趣背景图像的差别，判断站台地面上是否有人有异物，判断站台边缘9与列车间空隙是否有人有异物及列车门门缝是否夹异物，以及判断站台滑动门门缝是否夹异物，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示和存储图像及检测结果，如果一处有异物，断开安全继电器、声光报警和切换显示有异物处的实时视频图像；然后跳转至步骤(b2)；
143.(b6)列车不在站时，通过对比不同时刻站台地面感兴趣区、第二轨行区感兴趣区内的图像差别，检测出不同时刻站台地面、轨行区11是否有新增物品与人，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示和声光报警，并存储图像及检测结果；然后跳转到步骤(b2)。
144.两幅图像差别比较方法为：
145.对两幅图像进行图像处理，其中包括形态学滤波，图像增强技术，以消除图像中小噪声以及增强图像的清晰度。通过提取图像特征方法提取图像的特征向量，图像的特征向量可以由像素点特征、区域特征与几何特征一部分或全部组成。设置评价函数，用以比较不同图像的特征向量的差异程度，当评价函数输出的差异程度其差异大于用户设置的变化阈值时，则认为两幅图像差别较大，判断异物存在。
146.进出列车车厢客流统计、进入站台门1端头端尾禁行区检测和掉入站台门边缘与列车空隙人检测方法为：
147.针对顶装俯视角人头的外形特点，在列车门开启到关闭上下客阶段，本实施例基于人头形状和颜色特征，用包围圆模型化人头，用深度学习方法检测出人头，用组合优化的数据关联算法对多目标相邻帧位置估算，获得相邻帧同一行人目标，将相邻帧同目标标记为同一个行人人头，将第一次出现的行人人头和同一顶装视觉检测单元4连续帧检测结果及相邻的顶装视觉检测单元4检测结果(如果有跨检测区行人)整合获得多行人走行轨迹检测，通过检测列车门、站台滑动门、每个顶装视觉检测单元4设定的检测区域界限、站台门1端头端尾禁行区、站台边缘等处收尾检测位置的距离，判断行人是进入车厢还是进入站台2，还是有人进入站台2禁行区，还是进入站台门边缘后人头消失或人头轨迹变化很小，还是进出相邻的顶装视觉检测单元4检测区域(正线站台2)，还是在检测区内，获得站台门1与列车间乘客走行轨迹，并对进出车厢次数统计(上车或下车动向)、异常行为和人(在站台门1
与列车间游荡而没有改变上下车状态、进出禁行区和掉入站台边缘与列车空隙的人)报警。
148.实施例5
149.23个1.2m*0.8m结构立柱在站台门1内，结构立柱外边缘距站台边缘9为0.4m，站台门1到站台边缘9为1.2m，站台门1长200m的曲线或直线或曲加直站台。
150.本实施例公开一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置，包括顶装视觉检测单元4、操作单元和视觉检测控制与存储单元以及将它们连接起来协同工作的通信系统。
151.本实施例采用柱上顶装视觉检测单元4和柱间顶装视觉检测单元4组合方式。在每个结构立柱上设置一个顶装视觉检测单元4，在结构立柱间的站台门1后封板上或者站台门1结构梁上设置两组顶装视觉检测单元4。即在每个结构立柱外侧2.6m高设置一套双目视觉传感器，在结构立柱间站台门1后封板上或者站台门1结构梁上设置两组双目视觉传感器，其余具体结构与实施例4相同。
152.实施例6
153.23个1.2m*0.8m等间隔结构立柱在站台门1内，结构立柱外边缘距站台边缘9为0.4m，站台门1到站台边缘9为1.2m，站台门1为长200m的直线站台。
154.本实施例中的一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置，包括地面视觉检测单元3、顶装视觉检测单元4、操作单元、视频检测控制与存储单元以及将它们连接起来协同工作的光纤环形网。每一个视觉检测单元将获得的图像和检测结果送到操作单元进行显示和报警，并存储在视频检测控制与存储单元内，视频检测控制与存储单元将检测结果汇总并驱动串入安全回路的安全继电器断开或闭合，控制列车出站信号。。
155.参考图8-图10，本实施例6，在站台2端头与端尾通长区设置一组地面视觉检测单元3，条状背景8参考物长度为30cm，一头紧贴结构立柱的外边缘，另一头到站台边缘9的距离10cm，其余具体结构与实施例1相同；在结构立柱间的站台门1后封板上或者站台门1结构梁上设置两组顶装视觉检测单元4，共44套，其余结构与实施例4相同。
156.参见图10，操作单元为供司机、站务员和监控员使用的显示屏，可实时显示通长区站台条状背景感兴趣区的图像和顶装视频图像和自动检测结果图标，包括有列车是否在站、离站，站台门1与列车门是否开启，设备是否正常等图标，以及进行异常情况处理的旁路开关、虚警取消开关和声光报警器等。无异物时，柱间顶装视频图像采用轮播的方式进行显示，每次显示两路柱间顶装视频图像2～3s；有异物时自动切换到有异物处顶装视频图像，并用红框框出具体异物处和站台门1编号。可显示实时通长区灯带图像，供人眼判断条状背景图像的完整性。
157.进一步地，如果检测区域太多，无法全部在显示屏上显示，则以轮播的方式进行显示
158.参见图8-图10，本实施例还公开了一种站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知方法，包括地面视觉检测单元3的检测步骤以及顶装视觉检测单元4的检测步骤，同时设置有地面视觉检测单元3与顶装视觉检测单元4，分别将每个步骤的结果融合，进行判断，具体步骤为：
159.(s1)所述地面视觉检测单元将地面视觉传感器获得的图像划分成站台条状背景感兴趣区以及第一轨行区感兴趣区，组成一对地面视觉检测单元的两个站台条状背景感兴
趣区以及两个第一轨行区感兴趣区；所述顶装视觉检测单元将顶装视觉传感器获得的检测区图像划分成站台地面感兴趣区、第二轨行区感兴趣区和站台门感兴趣区；
160.(s2)通过比较两个第一轨行区感兴趣区内的图像和列车不在站时的图像差别或列车在站检测器反射信号强度，以及通过比较第二轨行区感兴趣区内的图像和列车不在站时的图像差别；判断此刻列车是否进站、出站和在站，如果在站，则跳到步骤(s3)，如果列车不在站，则跳到步骤(s6)；
161.(s3)在站台滑动门和/或列车门开启前0～3s，地面视觉传感器获取站台条状背景感兴趣区中的条状背景图像，所述条状背景图像为第一参照背景图像，对应地，所述第一参照背景图像为两个；顶装视觉传感器获取的图像为第二参照背景图像，并分割成站台门感兴趣背景图像、站台地面感兴趣背景图像以及站台边缘与列车间的空隙及列车门组成的轨行区感兴趣背景图像；
162.(s4)在站台滑动门开门时刻，比较站台条状背景感兴趣区内的图像与对应的两个第一参照背景图像差别，以及比较所述站台地面感兴趣区内的图像与对应的站台地面感兴趣背景图像差别，判断站台地面上是否有人有物，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示；所述顶装视觉传感器还可以通过检测人头和跟踪人头轨迹，进行进出列车客流检测、非正常走行轨迹检测和进入站台端头端尾禁行区检测；
163.(s5)在站台滑动门开门后又关门时刻，比较站台条状背景感兴趣区内的图像与对应的两个第一参照背景图像差别，判断站台地面上是否有新增人和物，比较站台条状背景感兴趣区内的图像与对应的两个第一参照背景图像差别，判断站台地面上是否有新增人和物，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示和存储图像及检测结果，如果有异物，声光报警、断开安全继电器；以及比较所述站台地面感兴趣区内的图像与所述站台地面感兴趣背景图像的差别、所述第二轨行区感兴趣区内的图像与所述轨行区感兴趣背景图像的差别以及所述站台门感兴趣区内的图像与所述站台门感兴趣背景图像的差别，判断站台地面上是否有人有异物，判断站台边缘与列车间空隙是否有人有异物及列车门门缝是否夹异物，以及判断站台滑动门门缝是否夹异物，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示和存储图像及检测结果，如果一处有异物，断开安全继电器、声光报警和切换显示有异物处的实时视频图像；然后跳到步骤(s2)；
164.(s6)列车不在站时，比较站台条状背景感兴趣区的不同时刻图像差别，判断站台地面上是否有新增人和物，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示和声光报警，并存储图像及检测结果；以及通过对比不同时刻站台地面感兴趣区、第二轨行区感兴趣区内的图像差别，检测出不同时刻站台地面、轨行区是否有新增物品与人，并把现场图像和判断结果传输到操作单元进行显示和声光报警，并存储图像及检测结果；然后跳转到步骤(s2)。
165.实施例7
166.本实施例中，操作单元可固定设置在站台门端前、端中、端尾、车控室和站台监查厅等位置的一处或多处或全部，还可以设计成移动的手持操作单元和(或)车载操作单元，通过无线方式和站台门轨行区侧复杂空间全时域交通信息感知装置相连。
167.上述为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述内容的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所做的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等
效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。