一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统和装置的制作方法

1.本技术涉及交通安全预警技术领域，尤其是涉及一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统和装置。


背景技术：

2.在进行隧道作业时，通常使用盾构隧道电瓶车对建筑材料进行运输，比如，在管片拼装与渣土运送环节，使用盾构隧道电瓶车运入管片、运出渣土。
3.实际中，驾驶员在驾驶盾构隧道电瓶车时，由于盾构隧道电瓶车行驶的铁轨通常是蜿蜒曲折的，加之隧道内光照条件有限，容易造成驾驶员驾驶视线不开阔，且电瓶车体积、质量比较大，导致其行驶惯性较大，当电瓶车行驶前方存在行人或杂物时，电瓶车很容易出现制动距离延长或溜车现象，造成施工事故，影响施工进度。
4.因此，亟需一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统，对电瓶车的行驶状态和行驶环境进行预警。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本技术实施例的目的在于提供一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统和装置，通过对监测到的盾构隧道电瓶车的实时位置、实时速度、行驶环境的实时图像进行处理，实现对电瓶车的定位、对电瓶车行驶环境中障碍物和行人的识别，并对电瓶车的行驶状态进行实时提示和预警，降低盾构隧道电瓶车超速、视觉盲区的隐患，提高隧道作业的效率和安全性。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统，所述预警系统包括监测传感器子系统、数据传输子系统、数据处理子系统、安全预警子系统以及辅助支持子系统；所述监测传感器子系统通过所述数据传输子系统与所述数据处理子系统相连接，所述数据处理子系统通过所述数据传输子系统与所述安全预警子系统相连接，所述监测传感器子系统、所述数据传输子系统、所述数据处理子系统、所述安全预警子系统和所述辅助支持子系统均通过数据通信网络与施工中心相连接；
7.所述监测传感器子系统包括车载定位传感器、洞口定位传感器、速度测量传感器和监控相机；其中，所述车载定位传感器使用其壳体下方的两块强磁以车顶磁吸的方式固定在所述盾构隧道电瓶车的车头上；所述洞口定位传感器通过螺栓安装在管片上，包括安装于隧道洞口区的第一洞口定位传感器和均匀分布在隧道其他位置的第二固定洞口定位传感器，所述车载定位传感器、所述洞口定位传感器上设有uwb接收机，所述固定洞口定位传感器之间通过所述uwb接收机连接；
8.所述车载定位传感器，用于通过与所述洞口定位传感器通讯获取所述洞口定位传感器的定位信号，并基于所述定位信号解算所述盾构隧道电瓶车的实时位置；
9.所述速度测量传感器安装在所述盾构隧道电瓶车的车轮部位，用于测量所述盾构隧道电瓶车的实时速度、里程；
10.所述监控相机采用车顶磁吸或者车体侧吸的方式，分别安装在所述盾构隧道电瓶车车体的前后左右四个方向上，用于采集各个指定拍摄区域内的实时图像；
11.所述数据处理子系统用于接收所述监测传感器子系统通过所述数据传输子系统发送的所述盾构隧道电瓶车的实时位置、实时速度、里程、实时图像，以及所述洞口定位传感器的定位信号，并基于所述实时位置、所述实时速度、所述定位信号确定所述盾构隧道电瓶车与洞口之间的实时距离，并基于所述实时图像识别所述盾构隧道电瓶车周围是否存在障碍物和/或行人，将所述实时位置、所述实时速度、所述里程、所述实时图像、所述实时图像的识别结果、所述实时距离，以及所述实时速度、所述实时图像的识别结果分别对应的第一控制指令发送给所述安全预警子系统，以使所述安全预警子系统对所述盾构隧道电瓶车的行驶状态进行显示和预警。
12.在一种可能的实施方式中，所述安全预警子系统包括数据展示平台和预警平台，所述数据展示平台和所述预警平台均通过数据通信网络与施工中心相连接；
13.所述数据展示平台用于对接收到的所述实时位置、所述实时速度、所述里程、所述实时图像、所述实时图像的识别结果、所述实时距离进行显示；
14.所述预警平台用于基于接收到所述实时速度、所述实时图像的识别结果对应的第一控制指令，对所述盾构隧道电瓶车的行驶状态进行预警。
15.在一种可能的实施方式中，，所述辅助支持子系统包括车载报警装置、配电和不间断电源，所述车载报警装置、所述配电和不间断电源均安装在所述盾构隧道电瓶车上；
16.所述数据处理子系统还用于将所述实时速度、所述实时图像的识别结果对应的第二控制指令发送至所述车载报警装置；
17.所述车载报警装置用于在接收到所述第二控制指令后发出声光警报。
18.在一种可能的实施方式中，所述车载定位传感器、所述洞口定位传感器通过所述uwb接收机与所述数据传输子系统连接，所述uwb接收机上设有接收机天线，所述接收机天线与所述数据传输子系统相匹配；所述速度测量传感器和所述监控相机通过数据通讯线缆与所述数据传输子系统连接。
19.在一种可能的实施方式中，所述数据传输子系统包括电缆通讯模块和数据通讯网络模块；所述电缆通讯模块的通讯方式为同轴电缆通讯方式，所述数据通讯网络模块的通讯方式为以太网通讯方式；所述车载定位传感器、所述洞口定位传感器、所述速度测量传感器以及所述监控相机分别通过所述uwb接收机和数据通讯线缆与数据通讯网络模块相连接；所述uwb接收机通过所述数据通讯网络模块与所述数据子处理系统进行通讯；数据处理子系统通过数据通讯网络模块分别与所述安全预警子系统、盾构机驾驶室进行数据传输。
20.在一种可能的实施方式中，安全预警子系统包括显示屏、pc端、移动端；
21.安全预警子系统还用于将接收到信息存入数据库，并在接收到第一查询端发送的查询指令后，从所述数据库中查找与所述查询指令相匹配的信息，并将查询到的信息发送至所述第一查询端；和/或，在接收到第二查询端发送的导出指令后，将所述数据库中存储的信息导出至所述第二查询端。
22.在一种可能的实施方式中，所述数据处理子系统还用于将接收到的实时图像输入至目标检测模型，并将所述目标检测模型输出的实时图像的识别结果发送至所述安全预警子系统。
23.在一种可能的实施方式中，所述目标检测模型通过如下方式确定实时图像的识别结果：
24.步骤1：对所述实时图像进行预处理，包括：对所述实时图像的颜色空间进行转换，将所述实时图像转换为灰度图，并对所述灰度图进行缩小处理和梯度计算；
25.步骤2：通过加强稀疏性的卷积层对预处理后的实时图像进行运算，得到部位检测图并对障碍物和/或行人进行标记；将子采样层的结构转换为形变处理层，对障碍物和/或行人的形变进行处理，得到障碍物和/或行人的检测分数；
26.步骤3：将所述检测分数输入遮挡处理模型，对遮挡的障碍物和/或行人数据进行处理；
27.步骤4：将所述遮挡处理模型的处理结果输入标签分类层，确定所述实时图像的识别结果。
28.在一种可能的实施方式中，通过如下方式对所述目标检测模型进行训练：
29.步骤1：使用所述监控相机获取隧道内部的历史图像数据集；
30.步骤2：对所述历史图像数据集中每张图片包括的障碍物和/或行人进行标注，作为深度学习算法的训练样本；
31.步骤3：基于所述训练样本，训练得到所述目标检测模型。
32.第二方面，本技术实施例提供了一种用于盾构隧道电瓶车的预警装置，所述预警装置包括监测传感器、数据传输模块、数据处理模块、安全预警模块以及辅助支持模块；所述监测传感器通过所述数据传输模块与所述数据处理模块相连接，所述数据处理模块通过所述数据传输模块与所述安全预警模块相连接，所述监测传感器、所述数据传输模块、所述数据处理模块、所述安全预警模块和所述辅助支持模块均通过数据通信网络与施工中心相连接；
33.所述监测传感器包括车载定位传感器、洞口定位传感器、速度测量传感器和监控相机；其中，所述车载定位传感器使用其壳体下方的两块强磁以车顶磁吸的方式固定在所述盾构隧道电瓶车的车头上；所述洞口定位传感器通过螺栓安装在管片上，包括安装于隧道洞口区的第一洞口定位传感器和均匀分布在隧道其他位置的第二固定洞口定位传感器，所述车载定位传感器、所述洞口定位传感器上设有uwb接收机，所述固定洞口定位传感器之间通过所述uwb接收机连接；
34.所述车载定位传感器，用于通过与所述洞口定位传感器通讯获取所述洞口定位传感器的定位信号，并基于所述定位信号解算所述盾构隧道电瓶车的实时位置；
35.所述速度测量传感器安装在所述盾构隧道电瓶车的车轮部位，用于测量所述盾构隧道电瓶车的实时速度、里程；
36.所述监控相机采用车顶磁吸或者车体侧吸的方式，分别安装在所述盾构隧道电瓶车车体的前后左右四个方向上，用于采集各个指定拍摄区域内的实时图像；
37.所述数据处理模块用于接收所述监测传感器通过所述数据传输模块发送的所述盾构隧道电瓶车的实时位置、实时速度、里程、实时图像，以及所述洞口定位传感器的定位信号，并基于所述实时位置、所述实时速度、所述定位信号确定所述盾构隧道电瓶车与洞口之间的实时距离，并基于所述实时图像识别所述盾构隧道电瓶车周围是否存在障碍物和/或行人，将所述实时位置、所述实时速度、所述里程、所述实时图像、所述实时图像的识别结
果、所述实时距离，以及所述实时速度、所述实时图像的识别结果分别对应的第一控制指令发送给所述安全预警模块，以使所述安全预警模块对所述盾构隧道电瓶车的行驶状态进行显示和预警。
38.本技术实施例提供的一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统和装置，其中，预警系统包括监测传感器子系统、数据传输子系统、数据处理子系统、安全预警子系统以及辅助支持子系统；监测传感器子系统，用于解算电瓶车的实时位置、测量电瓶车的实时速度和里程、采集行驶环境的实时图像；数据处理子系统，用于基于监测传感器子系统采集的数据确定电瓶车与洞口之间的实时距离，并基于实时图像识别电瓶车周围是否存在障碍物和/或行人，并控制安全预警子系统对电瓶车的行驶状态进行显示和预警。本技术实施例通过对监测到的盾构隧道电瓶车的实时位置、实时速度、行驶环境的实时图像进行处理，实现对电瓶车的定位、对电瓶车行驶环境中障碍物和行人的识别，并对电瓶车的行驶状态进行实时提示和预警，降低盾构隧道电瓶车超速、视觉盲区的隐患，提高隧道作业的效率和安全性。
39.为使本技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
40.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
41.图1示出了本技术实施例提供的一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统的结构示意图；
42.图2示出了本技术实施例提供的预警系统中车载定位传感器和洞口定位传感器的位置示意图；
43.图3示出了本技术实施例提供的目标检测模型识别实时图像的流程图；
44.图4示出了本技术实施例提供的训练目标检测模型的流程图；
45.图5示出了本技术实施例提供的一种用于盾构隧道电瓶车的预警装置的结构示意图。
具体实施方式
46.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
47.目前，在进行隧道作业时，通常使用盾构隧道电瓶车对建筑材料进行运输，比如，在管片拼装与渣土运送环节，使用盾构隧道电瓶车运入管片、运出渣土。
48.实际中，驾驶员在驾驶盾构隧道电瓶车时，由于盾构隧道电瓶车行驶的铁轨通常是蜿蜒曲折的，加之隧道内光照条件有限，容易造成驾驶员驾驶视线不开阔，且电瓶车体积、质量比较大，导致其行驶惯性较大，当电瓶车行驶前方存在行人或杂物时，电瓶车很容易出现制动距离延长或溜车现象，造成施工事故，影响施工进度。
49.因此，亟需一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统，对电瓶车的行驶状态和行驶环境进行预警。
50.基于上述问题，本技术实施例提供了一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统和装置，其中，预警系统包括监测传感器子系统、数据传输子系统、数据处理子系统、安全预警子系统以及辅助支持子系统；监测传感器子系统，用于解算电瓶车的实时位置、测量电瓶车的实时速度和里程、采集行驶环境的实时图像；数据处理子系统，用于基于监测传感器子系统采集的数据确定电瓶车与洞口之间的实时距离，并基于实时图像识别电瓶车周围是否存在障碍物和/或行人，并控制安全预警子系统对电瓶车的行驶状态进行显示和预警。本技术实施例通过对监测到的盾构隧道电瓶车的实时位置、实时速度、行驶环境的实时图像进行处理，实现对电瓶车的定位、对电瓶车行驶环境中障碍物和行人的识别，并对电瓶车的行驶状态进行实时提示和预警，降低盾构隧道电瓶车超速、视觉盲区的隐患，提高隧道作业的效率和安全性。
51.针对以上方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本技术针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本技术过程中对本技术做出的贡献。
52.下面将结合本技术中附图，对本技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
53.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
54.为便于对本实施例进行理解，首先对本技术实施例所公开的一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统进行详细介绍。
55.参见图1所示，图1为本技术实施例提供的一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统的结构示意图，所述预警系统包括监测传感器子系统101、数据传输子系统102、数据处理子系统103、安全预警子系统104以及辅助支持子系统105；所述监测传感器子系统101通过所述数据传输子系统102与所述数据处理子系统103相连接，所述数据处理子系统103通过所述数据传输子系统102与所述安全预警子系统104相连接，所述监测传感器子系统101、所述数据传输子系统102、所述数据处理子系统103、所述安全预警子系统104和所述辅助支持子系统105均通过数据通信网络与施工中心相连接。
56.所述监测传感器子系统101包括车载定位传感器、洞口定位传感器、速度测量传感器和监控相机；其中，所述车载定位传感器使用其壳体下方的两块强磁以车顶磁吸的方式固定在所述盾构隧道电瓶车的车头上；所述洞口定位传感器通过螺栓安装在管片上，包括
安装于隧道洞口区的第一洞口定位传感器和均匀分布在隧道其他位置的第二固定洞口定位传感器，所述车载定位传感器、所述洞口定位传感器上设有uwb接收机，所述固定洞口定位传感器之间通过所述uwb接收机连接。
57.参见图2所示，图2为本技术实施例提供的预警系统中车载定位传感器和洞口定位传感器的位置示意图，其中，a0、a1、a2、a3、a4为洞口定位传感器，b0为行驶中的盾构隧道电瓶车，c0为安装在盾构隧道电瓶车的车头上的车载定位传感器，两条实曲线表示盾构隧道电瓶车通行的隧道，一条虚曲线表示盾构隧道电瓶车在隧道内的行驶轨道。
58.需要说明的是，所述车载定位传感器、所述洞口定位传感器通过所述uwb接收机与所述数据传输子系统102连接，所述uwb接收机上设有接收机天线，所述接收机天线与所述数据传输子系统102相匹配；所述速度测量传感器和所述监控相机通过数据通讯线缆与所述数据传输子系统102连接。
59.进一步的，所述数据传输子系统102包括电缆通讯模块和数据通讯网络模块；所述电缆通讯模块的通讯方式为同轴电缆通讯方式，所述数据通讯网络模块的通讯方式为以太网通讯方式；所述车载定位传感器、所述洞口定位传感器、所述速度测量传感器以及所述监控相机分别通过所述uwb接收机和数据通讯线缆与数据通讯网络模块相连接；所述uwb接收机通过所述数据通讯网络模块与所述数据子处理系统进行通讯；数据处理子系统103通过数据通讯网络模块分别与所述安全预警子系统104、盾构机驾驶室进行数据传输。
60.所述车载定位传感器，用于通过与所述洞口定位传感器通讯获取所述洞口定位传感器的定位信号，并基于所述定位信号解算所述盾构隧道电瓶车的实时位置。
61.所述速度测量传感器安装在所述盾构隧道电瓶车的车轮部位，用于测量所述盾构隧道电瓶车的实时速度、里程。
62.所述监控相机采用车顶磁吸或者车体侧吸的方式，分别安装在所述盾构隧道电瓶车车体的前后左右四个方向上，用于采集各个指定拍摄区域内的实时图像。
63.需要说明的是，预警系统可以实时显示盾构隧道电瓶车的周围情况，安装在盾构隧道电瓶车车体的前后左右四个方向上的监控相机，分别用于盾构隧道电瓶车后视视频监控、行人识别和双侧侧后视监控。
64.所述数据处理子系统103用于接收所述监测传感器子系统101通过所述数据传输子系统102发送的所述盾构隧道电瓶车的实时位置、实时速度、里程、实时图像，以及所述洞口定位传感器的定位信号，并基于所述实时位置、所述实时速度、所述定位信号确定所述盾构隧道电瓶车与洞口之间的实时距离，并基于所述实时图像识别所述盾构隧道电瓶车周围是否存在障碍物和/或行人，将所述实时位置、所述实时速度、所述里程、所述实时图像、所述实时图像的识别结果、所述实时距离，以及所述实时速度、所述实时图像的识别结果分别对应的第一控制指令发送给所述安全预警子系统104，以使所述安全预警子系统104对所述盾构隧道电瓶车的行驶状态进行显示和预警。
65.进一步的，所述安全预警子系统104包括数据展示平台和预警平台，所述数据展示平台和所述预警平台均通过数据通信网络与施工中心相连接。
66.所述数据展示平台用于对接收到的所述实时位置、所述实时速度、所述里程、所述实时图像、所述实时图像的识别结果、所述实时距离进行显示。
67.需要说明的是，安全预警子系统包括显示屏，可以对盾构隧道电瓶车的实时位置、
实时速度、里程、实时图像、实时图像的识别结果、实时距离以数字/文字的方式进行显示，也可以对实时位置、实时速度等数据进行图形化处理后，以图形的方式进行显示。这里，数据展示平台和预警平台均与施工中心相连接。
68.所述预警平台用于基于接收到所述实时速度、所述实时图像的识别结果对应的第一控制指令，对所述盾构隧道电瓶车的行驶状态进行预警。
69.需要说明的是，通过对盾构隧道电瓶车的实时速度进行监控，可以在盾构隧道电瓶车超速时及时进行提醒，当盾构隧道电瓶车的实时速度大于预设的速度阈值时，数据处理子系统103将表示盾构隧道电瓶车已超速的第一控制指令发送给预警平台，以使预警平台对当前盾构隧道电瓶车已超速的情况进行预警。这里，预设的速度阈值可以根据实际情况进行设定，预设的速度阈值即为盾构隧道电瓶车最大的安全行驶速度。
70.此外，还可以通过对盾构隧道电瓶车行驶环境的实时图像进行识别，判断盾构隧道电瓶车的行驶环境内是否存在障碍物和/或行人，若实时图像的识别结果为行驶环境内存在障碍物和/或行人，数据处理子系统103将表示行驶环境内存在障碍物和/或行人的第一控制指令发送给预警平台，以使预警平台对当前情况进行预警。
71.进一步的，所述辅助支持子系统105包括车载报警装置、配电和不间断电源，所述车载报警装置、所述配电和不间断电源均安装在所述盾构隧道电瓶车上。
72.所述数据处理子系统103还用于将所述实时速度、所述实时图像的识别结果对应的第二控制指令发送至所述车载报警装置。
73.所述车载报警装置用于在接收到所述第二控制指令后发出声光警报。
74.需要说明的是，车载报警装置包括安装在盾构隧道电瓶车车头上的车载报警音响，以及安装在盾构隧道电瓶车车身上的车载警示灯，车载报警音响和车载警示灯均通过数据传输子系统102与数据处理子系统103相连接，车载报警装置在接收到数据处理子系统103发送的第二控制指令后，控制车载报警音响和/或车载警示灯发出提示。比如，若盾构隧道电瓶车的实时速度大于预设的速度阈值，控制车载报警音响进行提示，若盾构隧道电瓶车的行驶环境内存在障碍物和/或行人，控制车载警示灯进行提示。
75.进一步的，安全预警子系统104包括显示屏、pc端、移动端。
76.安全预警子系统104还用于将接收到信息存入数据库，并在接收到第一查询端发送的查询指令后，从所述数据库中查找与所述查询指令相匹配的信息，并将查询到的信息发送至所述第一查询端；和/或，在接收到第二查询端发送的导出指令后，将所述数据库中存储的信息导出至所述第二查询端。
77.需要说明的是，安全预警子系统104也即监测云平台，安全预警子系统104除了可以对盾构隧道电瓶车的行驶状态进行显示或者预警，还具有存储数据、查询数据、导出数据的功能，在数据查询、数据导出之前，还可以对第一查询端、第二查询端的身份进行合法验证，进而保证数据的安全性。
78.进一步的，所述数据处理子系统103还用于将接收到的实时图像输入至目标检测模型，并将所述目标检测模型输出的实时图像的识别结果发送至所述安全预警子系统104。
79.具体的，参见图3所示，图3为本技术实施例提供的目标检测模型识别实时图像的流程图，包括：
80.s301：对所述实时图像进行预处理，包括：对所述实时图像的颜色空间进行转换，
将所述实时图像转换为灰度图，并对所述灰度图进行缩小处理和梯度计算。
81.s302：通过加强稀疏性的卷积层对预处理后的实时图像进行运算，得到部位检测图并对障碍物和/或行人进行标记；将子采样层的结构转换为形变处理层，对障碍物和/或行人的形变进行处理，得到障碍物和/或行人的检测分数。
82.需要说明的是，步骤s302中对预处理后的实时图像进行卷积和子采样的运算，完成实时图像特征的处理。在卷积层，为充分利用图像更多的潜在信息，加强了卷积层特征提取的稀疏性，经过最后一层的卷积运算之后，产生部位检测图并将障碍物和/或行人进行标记，将本该有的子采样层的结构换到形变处理层，对障碍物和/或行人部位可能发生的形变进行处理，最终得到对应的障碍物和/或行人部位检测分数。
83.s303：将所述检测分数输入遮挡处理模型，对遮挡的障碍物和/或行人数据进行处理。
84.s304：将所述遮挡处理模型的处理结果输入标签分类层，确定所述实时图像的识别结果。
85.进一步的，参见图4所示，图4为本技术实施例提供的训练目标检测模型的流程图，包括：
86.s401：使用所述监控相机获取隧道内部的历史图像数据集。
87.s402：对所述历史图像数据集中每张图片包括的障碍物和/或行人进行标注，作为深度学习算法的训练样本。
88.s403：基于所述训练样本，训练得到所述目标检测模型。
89.本技术实施例提供的一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统，通过对监测到的盾构隧道电瓶车的实时位置、实时速度、行驶环境的实时图像进行处理，实现对电瓶车的定位、对电瓶车行驶环境中障碍物和行人的识别，并对电瓶车的行驶状态进行实时提示和预警，降低盾构隧道电瓶车超速、视觉盲区的隐患，提高隧道作业的效率和安全性。
90.基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了与一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统对应的一种用于盾构隧道电瓶车的预警装置，由于本技术实施例中的装置解决问题的原理与本技术实施例上述一种用于盾构隧道电瓶车的预警系统相似，因此装置的实施可以参见系统的实施，重复之处不再赘述。
91.参见图5所示，图5为本技术实施例提供的一种用于盾构隧道电瓶车的预警装置的结构示意图，所述预警装置包括监测传感器501、数据传输模块502、数据处理模块503、安全预警模块504以及辅助支持模块505；所述监测传感器501通过所述数据传输模块502与所述数据处理模块503相连接，所述数据处理模块503通过所述数据传输模块502与所述安全预警模块504相连接，所述监测传感器501、所述数据传输模块502、所述数据处理模块503、所述安全预警模块504和所述辅助支持模块505均通过数据通信网络与施工中心相连接；
92.所述监测传感器501包括车载定位传感器、洞口定位传感器、速度测量传感器和监控相机；其中，所述车载定位传感器使用其壳体下方的两块强磁以车顶磁吸的方式固定在所述盾构隧道电瓶车的车头上；所述洞口定位传感器通过螺栓安装在管片上，包括安装于隧道洞口区的第一洞口定位传感器和均匀分布在隧道其他位置的第二固定洞口定位传感器，所述车载定位传感器、所述洞口定位传感器上设有uwb接收机，所述固定洞口定位传感器之间通过所述uwb接收机连接；
93.所述车载定位传感器，用于通过与所述洞口定位传感器通讯获取所述洞口定位传感器的定位信号，并基于所述定位信号解算所述盾构隧道电瓶车的实时位置；
94.所述速度测量传感器安装在所述盾构隧道电瓶车的车轮部位，用于测量所述盾构隧道电瓶车的实时速度、里程；
95.所述监控相机采用车顶磁吸或者车体侧吸的方式，分别安装在所述盾构隧道电瓶车车体的前后左右四个方向上，用于采集各个指定拍摄区域内的实时图像；
96.所述数据处理模块503用于接收所述监测传感器501通过所述数据传输模块502发送的所述盾构隧道电瓶车的实时位置、实时速度、里程、实时图像，以及所述洞口定位传感器的定位信号，并基于所述实时位置、所述实时速度、所述定位信号确定所述盾构隧道电瓶车与洞口之间的实时距离，并基于所述实时图像识别所述盾构隧道电瓶车周围是否存在障碍物和/或行人，将所述实时位置、所述实时速度、所述里程、所述实时图像、所述实时图像的识别结果、所述实时距离，以及所述实时速度、所述实时图像的识别结果分别对应的第一控制指令发送给所述安全预警模块504，以使所述安全预警模块504对所述盾构隧道电瓶车的行驶状态进行显示和预警。
97.在一种可能的实施方式中，所述安全预警模块504包括数据展示平台和预警平台，所述数据展示平台和所述预警平台均通过数据通信网络与施工中心相连接；
98.所述数据展示平台用于对接收到的所述实时位置、所述实时速度、所述里程、所述实时图像、所述实时图像的识别结果、所述实时距离进行显示；
99.所述预警平台用于基于接收到所述实时速度、所述实时图像的识别结果对应的第一控制指令，对所述盾构隧道电瓶车的行驶状态进行预警。
100.在一种可能的实施方式中，所述辅助支持模块505包括车载报警装置、配电和不间断电源，所述车载报警装置、所述配电和不间断电源均安装在所述盾构隧道电瓶车上；
101.所述数据处理模块503还用于将所述实时速度、所述实时图像的识别结果对应的第二控制指令发送至所述车载报警装置；
102.所述车载报警装置用于在接收到所述第二控制指令后发出声光警报。
103.在一种可能的实施方式中，所述车载定位传感器、所述洞口定位传感器通过所述uwb接收机与所述数据传输模块502连接，所述uwb接收机上设有接收机天线，所述接收机天线与所述数据传输模块502相匹配；所述速度测量传感器和所述监控相机通过数据通讯线缆与所述数据传输模块502连接。
104.在一种可能的实施方式中，所述数据传输模块502包括电缆通讯模块和数据通讯网络模块；所述电缆通讯模块的通讯方式为同轴电缆通讯方式，所述数据通讯网络模块的通讯方式为以太网通讯方式；所述车载定位传感器、所述洞口定位传感器、所述速度测量传感器以及所述监控相机分别通过所述uwb接收机和数据通讯线缆与数据通讯网络模块相连接；所述uwb接收机通过所述数据通讯网络模块与所述数据子处理系统进行通讯；数据处理模块503通过数据通讯网络模块分别与所述安全预警模块504、盾构机驾驶室进行数据传输。
105.在一种可能的实施方式中，安全预警模块504包括显示屏、pc端、移动端；
106.安全预警模块504还用于将接收到信息存入数据库，并在接收到第一查询端发送的查询指令后，从所述数据库中查找与所述查询指令相匹配的信息，并将查询到的信息发
送至所述第一查询端；和/或，在接收到第二查询端发送的导出指令后，将所述数据库中存储的信息导出至所述第二查询端。
107.在一种可能的实施方式中，所述数据处理模块503还用于将接收到的实时图像输入至目标检测模型，并将所述目标检测模型输出的实时图像的识别结果发送至所述安全预警模块504。
108.在一种可能的实施方式中，所述目标检测模型通过如下方式确定实时图像的识别结果：
109.步骤1：对所述实时图像进行预处理，包括：对所述实时图像的颜色空间进行转换，将所述实时图像转换为灰度图，并对所述灰度图进行缩小处理和梯度计算；
110.步骤2：通过加强稀疏性的卷积层对预处理后的实时图像进行运算，得到部位检测图并对障碍物和/或行人进行标记；将子采样层的结构转换为形变处理层，对障碍物和/或行人的形变进行处理，得到障碍物和/或行人的检测分数；
111.步骤3：将所述检测分数输入遮挡处理模型，对遮挡的障碍物和/或行人数据进行处理；
112.步骤4：将所述遮挡处理模型的处理结果输入标签分类层，确定所述实时图像的识别结果。
113.在一种可能的实施方式中，通过如下方式对所述目标检测模型进行训练：
114.步骤1：使用所述监控相机获取隧道内部的历史图像数据集；
115.步骤2：对所述历史图像数据集中每张图片包括的障碍物和/或行人进行标注，作为深度学习算法的训练样本；
116.步骤3：基于所述训练样本，训练得到所述目标检测模型。
117.本技术实施例提供的一种用于盾构隧道电瓶车的预警装置，通过对监测到的盾构隧道电瓶车的实时位置、实时速度、行驶环境的实时图像进行处理，实现对电瓶车的定位、对电瓶车行驶环境中障碍物和行人的识别，并对电瓶车的行驶状态进行实时提示和预警，降低盾构隧道电瓶车超速、视觉盲区的隐患，提高隧道作业的效率和安全性。
118.最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本技术的具体实施方式，用以说明本技术的技术方案，而非对其限制，本技术的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。