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鐵路交通環境中視頻系統的應用與技術特征

文檔作者：楊曉霞文檔來源：北京鐵路局北京通信段		點擊數：	更新時間： 2025年05月11日
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應用研究數字技術
與應用
112
就鐵路工作環境的運行特征看,安全與高效是當前并存在該環
境中的主題。為了適應當前經濟和社會的發展,鐵路運輸速度不斷
提升,于此同時出現的安全需求也成為一個亟待解決的問題。在鐵
路工作環境中,諸多核查措施以及通信手段都服務于安全這一最終
目標,只有在安全的基礎之上實現的效率才具有實際的意義。而在
鐵路環境的安全系統中,視頻占據著極為總要的一席之地。
1 鐵路系統中的視頻監控需求
在鐵路系統中,安全是主要的問題,而視頻監控技術,在很大程
度上就是為了加強其安全特征的。視頻系統幫助數據中心的工作人
員不必行千里,就可以在辦公桌前獲知鐵路運輸環境中可能存在的
危機和潛在問題,對于提升整個運輸系統的安全水平有著毋庸置疑
的積極意義。
從需求角度看,單純視頻監控系統關注的重點在于鐵路運輸環
境內部的狀況。首先在于對于天氣信息的獲取。雖然天氣預報已經
能夠提供十分詳實的數據作為鐵路運輸展開的重要依據,但就實際
的情況看,仍然會存在很大不足。這主要是由于氣象數據是基于區
域的數據,從地理角度看缺乏一定的精度,而列車行駛環境中所面
臨的的天氣狀況則要求更為細致,因此天氣狀況以及復雜的地質環
境可能會發生的災害等,首先被納入到視頻監控的職責范圍之內。
其次則是對于運輸環境的維護,包括對于鐵軌大體狀況的監控
以及對于環境外部闖入。對于高速行駛的列車而言,任何外部闖入
的物體都足以造成嚴重傷害,這無論對于列車還是對于乘客而言都
是如此。因此需要對行駛環境展開嚴密控制,包括外部闖入的不明
人員以及動物,此外對于因自然環境而卷入行駛環境中的石塊等也
應當予以及時發現。這些都必然會成為鐵路交通環境視頻監控的重
要任務。
2 鐵路環境中視頻應用的核心技術淺析
在鐵路工作環境中,視頻監控系統遍布整個鐵路運輸體系的角
角落落。在這個龐大的視頻通信體系之中,應用著當前最為先進的
技術,也正是這些核心技術,鐵路視頻監控的存在才能更有價值。因
此想要對視頻系統的應用有更為深入的理解,首先應當對其采用的
核心技術以及其相應特征有所了解。
在視頻系統相關的技術體系中,數據庫、數據傳輸技術等作為
基礎性的數據支持,通常不將其納入到視頻系統的核心范疇中。相
應地,將紅外線夜視技術以及圖像識別技術等作為視頻系統的核心
技術對待,這些技術在視頻系統的運行過程中,以及對視頻數據進
行應用的過程中不可或缺,成為幫助視頻系統發揮作用的重要核
心。
首先是紅外夜視技術,目前對于鐵路交通環境而言,最為重要
的是全天候對于環境的監視。不同于公路交通系統,高速公路上的
監控需要準確抓拍到快速運動的車輛,但是在鐵路環境中,只需要
對列車運行環境進行監控,列車則不作為重點拍攝對象。因此高清
攝像頭在鐵路環境中并非不可或缺,但是全天候的監控從客觀上要
求紅外夜視技術參與應用。此種技術對于夜晚無其他環境光源幫助
的情況下實現監控效果的提升,并且對于雨雪天氣以及霧霾等天氣
環境都能夠實現較好應對,通常可視距離可以達到1-2km左右。目
前在市場上的紅外夜視技術工有三種,即:被動紅外成像技術、基于
紅外燈的主動紅外夜視技術、基于激光器的主動紅外夜視技術。其
中被動紅外成像技術主要適用于對夜間的運動物體進行監控,在環
境監控方面略遜一籌;基于紅外燈的主動紅外夜視技術通常用于
300m以內環境的監控,但其故障率較高,技術主體相對脆弱,并不
適用于野外工作環境;而基于激光器的主動紅外夜視技術從技術發
展角度看相對較為成熟,目前已經發展出紅外激光照明器燈、超低
照度彩轉黑攝像機、紅外夜視專用監控鏡頭三大部分,能夠在夜間
實現較好照明和更遠距離監控,并且其野外壽命也十分理想。通常
激光燈的壽命可以達到10000小時以上,而攝像機則能夠有效實現
白天與夜晚不同光線需求,利用濾光片的切換實現高質量成像,以
及焦距的有效調整,都能夠在鐵路工作環境中獲得良好效果。
另一個在鐵路視頻系統中發揮著重要作用的技術則是職能圖
像識別技術。對于鐵路工作系統而言,最為重要的在于對列車運行
環境中的不良因素進行識別從而形成預警信息,但是在實際工作過
程中,鐵路系統延伸我國南北疆域,因此即便架設起相應的視頻監
控網絡,也難以單純借由人力發現整個系統中存在的問題,因此需
要借助于人工智能來對采集到的視頻信息進行識別。除了常規結合
天氣狀況而生成的更為局部和精細的天氣信息以外,圖像識別技術
還執行圖像分割技術,計算機對采集到的圖像進行分割,從而獲取
到具有實際意義的圖像區域并且與數據庫進行比對,實現對圖像的
認知和解讀。在分割的過程中,灰度特征、紋理特征、顏色特征以及
圖像的運動特征等都會成為操作的依據,并且因此衍生出基于區域
的分割技術、基于邊緣的分割技術以及基于模糊技術的圖像分割,
且各自呈現出不同的工作特征。基于區域的圖像分割技術主要是考
慮到圖像區域內部的相似性來區分不同區域,此種分割方法具有一
定的抗噪聲能力,是目前圖像分割領域較為常用的算法。而基于邊
緣的圖像分割技術則是在邊緣特征相對顯著的前提下進行的,但抗
噪聲能力相對較弱。模糊技術更加傾向于數學算法,但是目前仍然
不夠成熟,還在不斷的改進過程中。
3 結論
在鐵路交通環境中,視頻監控系統發揮著至關重要的安全保衛
作用。因此,在工作中比如對其核心技術加以重視,密切關注相關技
術領域發展動態,有的放矢展開研究,積極引入先進思想,為建立更
為安全穩定的鐵路運輸環境打下堅實基礎。
參考文獻
[1]劉富強.數字視頻監控系統開發及應用[M].北京:機械工業出版
社,2005.
[2]陳雷.鐵路貨車信息化應用技術概論[M].北京:中國鐵道出版社,
2010.
鐵路交通環境中視頻系統的應用與技術特征
楊曉霞
(北京鐵路局北京通信段 北京 100000)
摘要:文章首先針對鐵路系統中的視頻監控需求進行了說明,而后就紅外夜視和圖像識別兩種核心技術在鐵路環境中的應用做出深入討論。
關鍵詞:鐵路 環境 視頻 應用

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