Железные дороги являются важной частью транспортной инфраструктуры Китая и играют ключевую роль в экономическом развитии. Однако огромная территория страны и сложный разнообразный рельеф создают вызовы для безопасной эксплуатации железных дорог. Особенно в горных районах юго-западного Китая железные дороги подвержены опасностям, вызванным посторонними объектами на путях, например камнепадами. Так, 30 марта 2020 года пассажирский поезд из Цзинаня в Гуанчжоу сошёл с рельсов из-за оползня, повредившего путь, что привело к многочисленным травмам.

Рисунок 1. Сход поезда с рельсов 30 марта (фото Li Ga, корреспондента)

Помимо посторонних объектов на путях, вызванных геологическими опасностями, на железнодорожные пути также могут попадать люди и животные. Частое проникновение посторонних объектов на пути серьёзно влияет на безопасную работу железнодорожных систем. Своевременное и точное обнаружение посторонних объектов и срабатывание соответствующих сигналов тревоги критически важны для безопасности железных дорог.

Традиционные системы мониторинга вторжения посторонних объектов на железнодорожные пути используют двойные электрические сети, оптоволоконное вибрационное обнаружение и видеонаблюдение. Однако из-за ограничений аппаратных возможностей такие системы не могут определять положение посторонних объектов, имеют низкую эффективность обнаружения, высокий уровень ложных тревог и пропусков. LiDAR успешно применяется в области обнаружения посторонних объектов благодаря отличным возможностям обнаружения и адаптивности к условиям среды. Livox участвовала в решении «Система обнаружения вторжения посторонних объектов на железнодорожные пути». Livox подробно объясняет роль LiDAR в этом решении. Оно уже внедрено в проект автоматизированного мониторинга для снижения рисков камнепадов на нескольких железнодорожных линиях.

Рисунок 2. Решение для обнаружения проникновения посторонних объектов на линиях Yuhuai Railway: объединяет LiDAR, камеру и блок обработки

Преимущества решения для обнаружения проникновения посторонних объектов

Решение объединяет различные аппаратные устройства, такие как LiDAR, купольная камера, блок обработки и прожектор.

Это решение позволяет получать 3D-информацию о посторонних объектах, компенсируя проблемы традиционных решений при определении размера, глубины, положения и других характеристик таких объектов. Кроме того, решение не зависит от внешнего освещения, избегая распространённых проблем традиционного светового оборудования. Например, обычные решения привлекают мотыльков, что из-за ограничений чисто визуальных систем может приводить к высокому уровню ложных тревог.

Рисунок 3. Как работает обнаружение проникновения посторонних объектов на железнодорожные пути

В этом решении LiDAR сначала используется для извлечения поверхности пути из просканированного облака точек в допустимой зоне мониторинга. Для каждого кадра выполняется межкадровое сопоставление, если на поверхности пути есть объекты длиной более 20 см. Различия между кадрами анализируются для локализации препятствий и расчёта расстояния между препятствием и LiDAR. Затем LiDAR передаёт информацию о препятствии купольной камере и даёт команду повернуться, сфокусироваться на постороннем объекте и сделать снимок со вспышкой. После распознавания объекта на изображении информация передаётся в центр мониторинга, где персонал проверяет, является ли объект посторонним. Кроме того, LiDAR может определить, статично ли препятствие, исходя из расстояния до объекта. Теоретически посторонним объектом считается только статичный объект, который остаётся неподвижным более 15 секунд.

Рисунок 4. Полевое испытание системы

Tele-15 используется как основной LiDAR, а Avia — для компенсации слепых зон в разных сценариях. Tele-15 поддерживает дальнее обнаружение и очень плотные облака точек. При отражательной способности 10% Tele-15 может измерять объекты на расстоянии 320 м и даже до 500 м. Сверхвысокая плотность облака точек хорошо подходит для обнаружения малых объектов: можно обнаружить пешехода на расстоянии 300 м и сформировать облако из 12 точек за 100 мс.

В статических придорожных сценариях, таких как предварительное предупреждение о проникновении посторонних объектов, точность предупреждения важнее времени реакции. Система использует уникальный метод неповторяющегося сканирования LiDAR Livox. По мере увеличения времени сканирования растёт и количество точек в облаке. Например, для пешехода на расстоянии 300 м можно обнаружить 107 точек за 1 секунду. Облака точек с большей плотностью помогают системе точнее обнаруживать и распознавать объекты.

Рисунок 5. Слева: облако точек пешехода на расстоянии 300 м за 100 мс. В центре: облако точек пешехода на расстоянии 300 м за 1 секунду. Справа: облако точек пешехода на расстоянии 100 м за 1 секунду.

Ниже приведено видео облака точек одного LiDAR Tele-15, контролирующего безопасность придорожного участка пути; он всё ещё способен обнаруживать малые объекты размером 20×20 см на расстоянии 200 метров.

Точное предупреждение — ключевой фактор

Кроме того, в этом решении требуется передавать лишь небольшой объём данных, что упрощает передачу и анализ. Возможность неповторяющегося сканирования, предоставляемая Livox Tele-15 и Avia, значительно повышает эффективность мониторинга в железнодорожных сценариях и снижает частоту ложных тревог и пропусков обнаружения. После внедрения решения на линиях Yuhuai Railway не было ложных тревог или пропусков, а обычные объекты на железнодорожных путях можно было чётко отличить от проникших посторонних объектов. Когда поезд проходит по пути без посторонних объектов, тревоги не формируются. В сравнении с этим, когда сотрудник проходил по железнодорожному пути, система обнаружения проникновения посторонних объектов срабатывала и передавала более точную информацию персоналу backend.

Эта эффективная и стабильная система мониторинга проникновения посторонних объектов создана за счёт объединения преимуществ лидара и обычных камер. Она повышает точность обнаружения посторонних объектов и имеет важное социальное и экономическое значение для безопасности железнодорожной эксплуатации.