摘 要：現有軌道運輸監測大多采用軌道電路和壓力傳感器，存在機械磨損和產生電火花的可能性，影響安全生產;加上傳感器設置在軌道下面，井下巷道積水、環境惡劣，影響傳感器性能，系統維護困難、可靠性差。本文提出采用視頻圖象處理方法，利用模式識別、最優閾值和幾何相似理論，實現非接觸式的監控與測量。研究結果表明：系統可對列車運動速度、運動方向、列車異常情況、列車有效載荷等數據進行有效監測。系統運行安全、穩定。 關鍵詞：紅外CCD; 軌道運輸; 監測; 視頻圖象 Abstract：Existing surveillance and measure of railway transportation under mine mostly uses railway circuit and pressure sensor. But it can produce the possibility of electrical spark, which affects safety in production. In addition, sensor installation under railway, much water under mine, and bad environment will affect performance of sensor. At the same time, system maintenance will become very difficult, and the system’s reliability will become lower. This paper puts forward non-contact surveillance and measure that uses video image processing, pattern recognition, optimum threshold value and theory of geometric similarity. Research result shows that system can carry out effective surveillance and measure of the data such as train speed, direction, unusual condition and payload. Also this system runs safely and stably. Keywords：Infrared CCD; Railway Transportation; Surveillance and Measure; Video Image 引言 　　軌道運輸系統是礦井運輸的主要工具之一，在礦井運輸中扮演著重要的角色。如何安全、可靠地實現對礦井軌道運輸系統的監測，對于保障礦井安全生產具有重要意義。目前的礦井軌道運輸監測大多采用軌道電路和壓力傳感器等。因此，現有礦井軌道運輸監測系統有以下不足之處： 　　（1） 使用接觸式傳感器，存在機械磨損和磨擦產生電火花的可能性，影響安全生產; 　　（2） 監測不具可視化，監控者只能看到一些數字化的指標，監測效果差; 　　（3） 傳感器設置在軌道下面，井下巷道積水、環境惡劣，嚴重影響傳感器性能; 　　（4） 系統成本高、維護量大、可靠性差。 　　為了有效地解決以上幾個方面問題，本文提出采用非接觸式的視頻圖象處理方法來實現礦井軌道運輸監測­­­­。由于紅外波段具有空間分辨率高、穿透性好和散射光小等優點[1]，因此，礦井軌道運輸監測系統使用了紅外CCD。 1 紅外CCD礦井軌道運輸監測系統 　　采用基于ADSL（Asymmetric Digital Subscriber Line，非對稱數字用戶環路）雙絞線寬帶傳輸技術[2]的紅外CCD礦井軌道運輸監測系統如圖1所示。來自紅外CCD攝像機的視頻信號，經模式識別、最優閾值等視頻圖象算法處理后，分別提取視頻圖象中有關列車圖象、有效載荷（是指列車所運輸的貨物，如：礦石、煤炭等）圖象的各種特征量，將監測得到的計算結果通過ADSL MODEM傳輸給監控中心的計算機，監控中心的PC機會將有關列車運輸狀態的分析結果顯示出來，從而實現非接觸的、可視化的遠程監控與測量。為最大限度地減少傳送的數據量，在滿足實際監測需要的前提下，本系統采用256級灰度圖象，圖象尺寸為320×240象素。 [align=center] 圖1 紅外CCD礦井軌道運輸監測系統[/align] 　　紅外CCD礦井軌道運輸監測系統具有列車運動速度計算、列車移動方向識別、列車節數計數、列車有效載荷計算、列車運行異常情況報警處理（包括列車停運告警、列車超速告警）、系統初始化與常用參數的設置保存六個主要功能[3]。 2 礦井軌道運輸監測 　　2.1 列車運動速度計算 　　用圖象處理的方法來測量、計算列車的運動速度是一個復雜的問題。為此，本系統根據視頻圖象采集系統采集到的連續圖象[4]，按照模式識別的原理對列車的基本特征進行了分析。首先確定列車是否已經到達監測點，如果列車已經到達監測點，則比較相鄰運動幀圖象中列車狀態與位置的變化量，然后根據這個位置變化量、產生變化量所需的時間、紅外CCD視場（角度）、CCD采樣策略以及采樣策略對應的采樣區域大小和紅外CCD鏡頭距列車的垂直距離這六個量的相互關系計算出列車的運行速度。具體算法與相應計算步驟如下。 　　2.1.1 檢測列車的時間戳及其位置 　　首先根據列車圖象的俯視特征和模式識別的基本原理，檢測出列車進入監測畫面的時間戳和它在圖象中的具體位置。 　　井下運動物體種類少，為井下移動物體的快速識別提供了便利。另外，井下列車圖象的俯視特征為較規則的矩形，所以，快速識別是完全可以實現的。 　　在人工智能領域中，計算機視覺主要關注圖象處理算法，圖象處理方法很多，效果千差萬別。本文選擇了統計模式識別方法作為算法的理論依據，這不僅僅因為它是應用最廣的方法，更重要的是因為本系統的設計目標及要識別的物體特征非常適合使用統計模式識別進行處理。 　　2.1.2 列車運行速度檢測 　　關于列車運行速度檢測問題，本文采用檢測相鄰運動幀，并計算相鄰運動幀間的位置變化與時間的關系來得到列車運動的速度。 　　（1）依據差分幀運動檢測方法，可以得到列車進入監測現場的首幀運動圖象;（2）利用運動檢測原理，檢測出列車進入畫面的第二運動幀，將第二運動幀在圖象中的位置和進入畫面的時間戳等參數通過ADSL發送到井上的監控PC機上;（3）井上監控PC機根據（1）和（2）兩項的相關參數，計算出被監控列車進入監控畫面的前兩個相鄰運動幀的差幀P;（4）根據得到的差幀P，計算出列車在第二運動幀相對于列車在第一運動幀移動的長度，即移動象素的個數ΔP;（5）可以按式（1）計算出監測系統獲取的每幀圖象對應列車運動方向的視場總長度L（單位為米）;（6）根據列車進入畫面的第一、第二運動幀對應的時間戳，計算列車的運行速度V（米/秒）。 　　2.1.3 系統的約束條件 　　根據各種參數及相互關系可知，在列車運動方向紅外監測系統獲取的每幀圖象的視場總長度L=2×[d×tan（α/2）]，如果選擇的CCD鏡頭的視場角為80°，鏡頭布置位置距離被監測列車上表面是1到1.5米，那么，紅外監測系統在PAL制信號[5]條件下（每秒25幀視頻圖象）能夠不失真地監測到列車的最高時速是多少呢? 　　根據“采樣定理[6]”，如果監測系統的采樣頻率fs = 25Hz（PAL制），分別考慮CCD鏡頭布置位置距離被監測列車上表面1米和1.5米兩種情況。 　　（1） CCD鏡頭位置距離被監測列車1米 　　根據這些參數和基本假設，可以按照公式（3）計算出每幀圖象對應列車運動方向的視場總長度： 　　L = 2×[d×tan（α/2）] = 2×[1×tan（80°/2）] = 2×0.8391 = 1.6782 米 　　根據“采樣定理”知，采樣頻率fs必須大于被測信號最高頻率的兩倍，采樣后的信號才不會出現混疊現象，即fs ≥ 2fc。 　　如果按照fc = fs/2計算，fc = 12.5Hz，在此情況下，相應地能夠允許列車的最高運行時速為Vmax = 20.98（米/秒），即允許被監測列車最高以每小時75.5公里的時速通過監測地點，而目前礦井列車的最高設計時速僅為10米/秒（相當于每小時36公里），一般正常情況下，列車在井下的運動速度通常為3米/秒到5米/秒。因此，本監測系統完全可以滿足監測需要。 　　（2） 要滿足10米/秒的最高設計時速，CCD鏡頭布置位置距離被監測列車上表面最短距離 　　d = L/（2×0.8391） = 0.8/（2×0.8391） = 0.4767米 　　也就是說，如果監測系統的CCD鏡頭距離被監測列車上表面大于0.5米，就可以對礦井列車進行有效監測。 　　同樣，如果適當加大鏡頭與被監測物體的間距，就可以對運行速度更高的物體進行監測，照此看來，本系統的應用范圍更廣。 　　2.2 列車移動方向識別 　　首先，約定兩個基本概念：列車的上行方向和列車的下行方向。列車的上行方向：列車從采區運輸產品到井上方向定義為列車的上行方向;列車的下行方向：列車從井上到采區方向定義為列車的下行方向。具體實現方法如下： 　　（1）首先根據列車圖象的俯視特征和模式識別的基本原理，檢測出“運動物體”是否進入監測畫面以及在圖象中的具體位置; 　　（2）根據CCD攝像機俯視列車得到的列車圖象具有“矩形特征”這一特點，區分并識別出進入監測現場的運動物體是否是列車; 　　（3）根據事先約定的列車上行方向、列車下行方向以及CCD鏡頭的布置位置，連續跟蹤列車進入監測畫面的第一運動幀、第二運動幀和第三運動幀，以第二運動幀、第一運動幀以及它們的差幀來初步確定列車的運行方向，再以第三運動幀、第二運動幀以及它們的差幀來驗證前面確定的初步運行方向是否正確。 　　2.3 列車運行異常告警處理 　　2.3.1 列車進入監測現場后停止運行 　　由于井下條件特殊，一旦運行中的列車由于機械或電力等原因造成列車停止運行，監測系統應該立即向井上控制中心告警，并進行閉鎖。因為煤倉容量有限，如果列車運輸系統一旦停運，輕者會造成相關采區停工和煤倉事故，重者會造成機車追尾或相撞事故。因此，監測系統必須迅速告警，以便采取必要的措施保障運輸安全。告警處理如下： 　　監測系統將在列車進入監測畫面后，連續采集視頻圖象，不斷比較得到的各幀圖象之間的差異，運用幀間閾值法判斷列車的運行狀態，一旦發現列車停止運行（連續若干幀圖象完全一致或幀間差值小于給定閾值），井下監測系統將立即向井上監控中心發送列車停止運行標志位和時間戳，井上PC機收到停止標志和時間戳后，便進行系統閉鎖、聲光告警和監控日志記錄。 　　監測系統隨后進入停止模式的監測狀態，直到列車恢復正常運行為止。監測系統將在列車恢復運行后，發送列車運行狀態標志位和相應的時間戳，以便井上PC機解除系統閉鎖，完成告警解除和監控日志的完整記錄。這些日志記錄可以為日后的事故分析、判斷和處理提供相應依據。 　　2.3.2 超速告警 　　監測系統中超速告警功能的實現，一改過去井下列車駕駛員違規操作無法定量監測的局面。對列車運輸系統的安全運行、列車運輸系統事故責任的鑒別和區分均具有重要意義。實現超速告警處理的具體步驟如下： 　　（1）首先根據每個礦井軌道運輸的需要和軌道交通情況，在井上PC機上設定超速告警的速度閾值，這一閾值可以根據實際需要即時改變，因此，超速告警具有很大的靈活性。 　　（2）監測系統在發現列車進入監測現場后，即對其行駛速度進行計算，并將監測系統得到的列車速度結果通過ADSL傳輸到井上PC機上。 　　（3）井上PC機將收到的列車時速與設定的超速告警閾值進行比較，如果發現運行中的列車時速超過告警限制，則進行聲光告警，提示管理人員采取相應措施，并且自動進行安全日志的超速告警記錄（主要包括：列車的運行時速、時間戳等信息）。 3 現場實驗與分析 　　根據前面討論的礦井軌道運輸監測需求，本系統在平頂山礦業集團進行了有關現場實驗，具體實驗結果如圖2所示（實驗數據為現場的同步錄像）。 [align=center] 圖2　井下現場獲得的實驗結果[/align] 　　現場實驗結果表明：本系統能夠完成軌道運輸的各項監測任務，監控者可以方便地了解列車運動速度、運動方向、列車異常情況、列車有效載荷等多項重要數據。系統運行穩定、可靠、準確。 4 結 論 　　綜上所述，根據礦井環境的特殊性和井下運輸監測的要求，采用基于非接觸式的圖象處理方法來實現礦井軌道運輸監測，井上監控中心不僅能及時、準確地觀察到一些數字化的指標，更可以直接看到井下現場的監控圖象。這對于管理者全面、準確了解井下運輸生產情況，確保礦井安全具有重要的現實意義。 　　另外，紅外CCD礦井軌道運輸監測系統同樣也可以在膠帶運輸等其它礦井運輸環境中使用，具有廣泛的應用前景。 本文的創新點: 　　1、提出了采用視頻圖象處理方法，利用模式識別、最優閾值和幾何相似理論，實現了非接觸式的監控與測量。 　　2、提出了位置變化量、產生變化量所需的時間、紅外CCD視場（角度）等六因素相互關聯的計算方法。 參考文獻 　　[1] 陳永甫 編. 紅外探測與控制電路[M]. 北京：人民郵電出版社，2006。 　　[2] 關永，張杰，孫繼平. xDSL技術群與礦井遠程通訊的研究[J]，遼寧工程技術大學學報，2004，23（4）:493～495。 　　[3] 關永. 基于紅外探測技術的礦井遠程視頻監測系統[D]. 北京：中國礦業大學北京校區, 2004。 　　[4] 韓相軍.嵌入式視頻采集系統的設計與實現[J]，微計算機信息，2006，22-2:26-28。 　　[5] 阮秋綺. 數學圖像處理學[M]. 北京：電子工業出版社, 2001。 　　[6] 樊昌信, 張甫翊, 徐炳祥. 通信原理[M]. 北京：國防工業出版社, 2002。