本發明涉及軌道交通信號處理，尤其涉及一種基于視覺追蹤的機務段道岔狀態識別與聯動警示方法。

背景技術：

1、在鐵路機務段整備作業場景中，機車出入庫、轉線、整備等操作均需通過合理設置進路完成。當前主流控制系統依賴安裝于道岔轉轍機上的電氣表示節點（如繼電器接點）來判斷道岔是否轉動到位，并據此決定是否允許開放信號。

2、然而，該方式存在嚴重安全隱患：當節點因接觸不良、積塵、震動、松動或電磁干擾等原因發生誤報時，系統可能錯誤認定“道岔已到位”，即出現“假到位”現象，極易引發脫軌事故。此外，在關鍵環節仍需人工前往現場確認道岔實際位置，不僅效率低下（平均耗時10–15分鐘），且在密集股道區域存在視覺盲區；同時，人員頻繁穿越線路也帶來人身安全風險。

3、盡管部分機務段已部署視頻監控系統，但攝像機多為固定視角，無法根據進路指令自動轉向目標道岔區域；圖像主要用于事后追溯，未與控制系統形成實時聯動。已有嘗試將圖像識別應用于道岔狀態檢測的技術方案，大多僅停留在靜態比對或局部特征提取層面，缺乏全過程動態追蹤能力，也未集成人員侵入檢測、道口安全管理等功能，難以滿足復雜工況下的綜合防護需求。綜上所述，現有技術的根本問題在于：可靠性差：過度依賴單一硬件信號，缺乏獨立驗證機制；智能化低：感知系統與控制系統割裂，無法實現主動防護；功能單一：圖像識別僅用于狀態一致性判斷，未拓展至環境安全監測；響應滯后：異常處置依賴人工，閉環周期長。因此，亟需一種能夠實現“主動感知—智能識別—即時預警—遠程管理”全流程閉環的新型道岔狀態識別方案，提升機務段本質安全水平和作業效率。

技術實現思路

1、本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于視覺追蹤的機務段道岔狀態識別與聯動警示方法，提升道岔狀態識別準確性和效率。

2、本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：

3、一種基于視覺追蹤的機務段道岔狀態識別與聯動警示方法，應用于機務段股道自動化系統中，所述機務段股道自動化系統包括通過局域網連接的股道自動化操作機和算法服務器，股道自動化操作機用于控制并操作股道執行設備，所述股道執行設備包括攝像機、信號機、道閘和道岔；

4、所述方法包括：

5、s1：接收并解析進路選排命令，根據構建的道岔-攝像機映射表生成啟動命令觸發目標道岔動作、目標攝像機執行圖像識別任務；

6、s2：目標道岔根據進路選排命令進行相應動作，同時觸發目標攝像機對道岔的動作進行動態追蹤并采集視頻流；

7、s3：根據采集的視頻流數據進行多維度的圖像智能識別，具體包括道岔狀態識別、人員與障礙物檢測和道口安全行為識別；

8、s4：根據圖像智能識別結果進行智能警示與雙向反饋。

9、進一步地，所述步驟1具體包括以下：

10、構建道岔-攝像機映射表，并將所述道岔-攝像機映射表預存在本地服務器；所述道岔-攝像機映射表包括道岔編號和攝像機最優觀測參數，攝像機最優觀測參數包括攝像機id、方位角、俯仰角和焦距，所述攝像機最優觀測參數使得攝像機設置在最優觀測角度以實現對目標道岔進行清晰且完整地攝像；

11、用戶根據任務在股道自動化操作機上生成進路選排命令，算法服務器接收進路選排命令，解析出目標道岔編號，查詢所述道岔-攝像機映射表，根據目標道岔編號獲取與道岔對應的攝像機最優觀測參數；

12、算法服務器向股道自動化操作機發送識別任務啟動指令，股道自動化操作機根據攝像機id，通過onvif傳輸協議向道岔對應的攝像機轉發識別任務啟動指令，所述識別任務啟動指令包括攝像機方位角、俯仰角和焦距數據，以及攝像機錄制持續時間；所述攝像機錄制持續時間設置為進路動作周期t，覆蓋道岔動作全過程的時間區間。

13、進一步地，所述步驟s2具體包括：

14、股道自動化操作機根據接收的識別任務啟動指令中的攝像機方位角、俯仰角和焦距數據對目標攝像機進行參數預調整，具體包括：攝像機依據方位角、俯仰角和焦距數據執行云臺旋轉與光學變焦操作，實現在3秒內精準定位至預設觀測角度；

15、根據接收的進路選排命令對目標道岔執行相應動作，攝像機開啟h.265編碼高清視頻錄制模式對目標道岔的動作進行動態追蹤，在持續時間內對目標道岔從起始位到終位的整個轉動過程進行完整記錄；

16、錄制視頻期間每隔0.5秒抽取視頻中一幀關鍵圖像用于后續分析，將采集的關鍵圖像序列傳輸至算法服務器。

17、進一步地，所述道岔狀態識別具體包括：

18、使用訓練好的yolov5s模型檢測圖像中的道岔關鍵部件，道岔關鍵部件包括尖軌、基本軌和連接桿，輸出包含道岔關鍵部件的感興趣區域；

19、對所述感興趣區域利用opencv進行邊緣提取與霍夫變換，提取軌道輪廓線；根據提取的軌道輪廓線，利用最小二乘法擬合兩側鋼軌中心線，并計算鋼軌中心線在尖軌端部的橫向間距d；

20、判斷連續三幀圖像序列的橫向間距d是否均小于等于鐵標tb/t?3027-2018規定的最大允許間隙，若結果一致均為是則判定目標道岔狀態為密貼到位，否則判定目標道岔狀態為未到位。

21、進一步地，所述人員與障礙物檢測包括：將采集的視頻流數據輸入faster?r-cnn模型中，識別道岔轉轍區域內是否存在作業人員、工具車、材料堆垛，根據識別結果設定兩級報警閾值：檢測到有人停留超過30秒，則生成一級警告信息；檢測到有快速移動物體靠近道岔中心，則生成二級警告信息；調取人員與障礙物的識別置信度，若≥85%，即觸發告警。

22、進一步地，所述道口安全行為識別具體包括：

23、從采集的視頻流數據中篩選出有相鄰道口方向畫面的圖像，進行車牌識別與行人軌跡預測，判斷是否有非授權車輛闖入或人員滯留禁行區；若發現違規行為，立即標記為道口風險。

24、進一步地，所述步驟s4具體包括：

25、當道岔狀態識別、人員與障礙物檢測和道口安全行為識別的任一項識別結果異常時，算法服務器將識別結果、原始圖像截圖、時間戳打包成json格式的警示消息，通過工業以太網回傳至股道自動化操作機；股道自動化操作機接收到所述警示消息后，立即執行以下聯動警示動作：

26、觸發現場聲光警示裝置，打開紅色頻閃燈并進行定向語音播報；

27、將告警軌道對應的信號機設置保持為藍燈狀態，拒絕開放進路；

28、同步調用工單引擎生成結構化電子工單，字段包括：事件id、發生時間、地點、風險類型、圖像證據、建議措施、責任人；

29、通過api接口將電子工單推送至專用app，通知相關管理人員與現場作業人員。

30、進一步地，所述步驟s4還包括：

31、當道岔狀態識別、人員與障礙物檢測和道口安全行為識別的識別結果均無異常時，算法服務器將識別結果、原始圖像截圖打包成json格式的識別消息，通過工業以太網回傳至股道自動化操作機；股道自動化操作機向信號機發送信號開放命令，信號機發出軌道開放信號提示進路選排完成，機車可以根據信號機指示行進至指定位置；

32、若當前識別區域為道口區段，股道自動化操作機向道閘轉發來自算法服務器發送的道閘下放指令，道閘根據道閘下放指令做出相應下放動作完成封鎖道口，同時觸發聲光警示裝置進行提醒，防止人員和車輛經過道口；

33、股道自動化操作機在進路完成后發送進路完成指令給算法服務器，算法服務器收到后發送道閘升起命令，道閘根據道閘升起指令做出相應升起動作。

34、本發明的有益效果是：

35、1）現有技術中，視頻監控系統獨立運行，無法根據作業流程自動響應。本發明通過解析股道自動化系統的進路選排命令，實時獲取目標道岔編號，并查詢預設的道岔-攝像機映射表，自動生成云臺控制指令，驅動對應ptz攝像頭轉向目標區域，是實現全流程自動化的前提。

36、2）傳統模式需人工現場查看或手動操作攝像頭旋轉定位，耗時長且存在盲區。本發明通過自動解析進路指令，精準控制ptz攝像頭在3秒內完成轉向與變焦，無需人工介入，使得單次進路確認時間由平均15分鐘縮短至≤2分鐘，效率提升約87%。以日均處理60條進路計算，每日可節省人工巡檢工時超過13小時，極大提升了整備節奏。此外，不同于傳統全天候錄像模式，本發明采用“按需喚醒”策略，結合邊緣計算本地處理，減少無效視頻傳輸與存儲壓力。經實測，單個攝像頭日均功耗由12w降至4.8w，節能達60%以上；全年每路攝像頭可節電約263kwh，符合綠色鐵路發展方向。。

37、3）本發明在同一圖像處理流程中集成yolov5、faster?r-cnn、opencv等多種算法，支持并發完成道岔狀態識別、區域內人員或障礙物檢測以及道口違規行為識別任務，實現了“一次拍攝、多重判斷”，顯著提升資源利用率與系統智能化水平。測試數據顯示，本發明人員/障礙物檢測召回率≥96%，誤報率<2%；較傳統人工巡檢效率提升5倍以上，覆蓋范圍更廣，真正實現全域感知。

38、4）本發明將圖像識別結果作為獨立的安全聯鎖條件之一，當識別到異常情況時，立即向股道控制系統發送禁止開放信號指令，阻斷危險進路，同時觸發現場警示與電子化工單，形成“感知—判斷—執行—管理”完整閉環。