Erkennen des Status von Ampeln an Bahnübergängen, um Verkehrsverstöße zu beheben

Vor kurzem standen wir vor einer interessanten, scheinbar einfachen, aber mehrdeutigen Aufgabe, den Zustand der Ampeln zu ermitteln, um Verkehrsverstöße zu beheben. Es stellte sich heraus, dass der Anschluss an die Eisenbahnautomatisierung ein komplexes Verfahren ist, das viele Genehmigungen erfordert und das Verlegen der entsprechenden Kabel Kapitalkosten erfordert. Eine Alternative besteht darin, den Zustand einer Ampel von einer CCTV-Kamera zu erfassen und die Tatsache von Verkehrsverstößen gemäß den Daten der Kamera aufzuzeichnen.



Nachdem wir uns zuvor ein Ziel gesetzt und einen Plan zum Testen des Software- und Hardwarekomplexes zur Erkennung von Verkehrsverstößen an regulierten Bahnübergängen vereinbart hatten, wählten wir das Engineering Center der Oktyabrskaya-Eisenbahn als Testobjekt. Dort wurde ein Modell eines Bahnübergangs in Originalgröße implementiert, auf dem eine Kamera und ein Komplex zur Behebung von Verstößen installiert waren:







Debuggen und Testen von Videoanalysen bei eingeschalteter Ampel im Layout



Ziele:

• Erkennen des Zustands einer Ampel an einer Kreuzung im Sichtfeld der Kamera
• Fixierung von Fahrzeugpassagen durch eine Kreuzung mit Erkennung und Aufzeichnung von Nummern an einer roten Ampel

Die Zusammensetzung des verwendeten Hardware- und Softwarekomplexes:

1. IP-Kamera, 2 MP
2. Industrie-PC Outdoor Box Micro, 2 GB RAM, CPU Intel Atom x5, VPU Movidius
3. Schalter
4. EDGE-Software zur Erkennung und Erkennung von staatlichen Kennzeichen von Fahrzeugen

Algorithmus zur Erkennung des Ampelzustands:

1. Empfangen eines RTSP-Streams von einer Kamera
2. Einen Stream in Frames schneiden
3. Rahmen für den Erfassungsbereich des Status von Signallampen
4. Ermitteln des Helligkeitswerts für jede Lampe in N-Bildern / Sekunden
5. Binarisierung der Helligkeitswerte nach Schwellenwert
6. Überprüfung des Betriebs von Lampen gegenphasig über das gesamte analysierte Intervall von N-Bildern / Sekunden
7. Rückkehr des Ampelzustands mit einer Verzögerung von Echtzeit in N-Frames / Sekunden

Vor der Binarisierung sieht die Prüfung, ob die Lampen gegenphasig sind, folgendermaßen aus:







Nach der Binarisierung:



0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1

1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0



Demonstration der Detektorfunktion:



Erkennen des Zustands einer Eisenbahnampel mithilfe von Objektvideoanalysen



Probleme, auf die wir bei der Implementierung gestoßen sind:

1. Sie können den Farbwert oder die Rotmenge im Bereich nicht einfach erkennen, da die Kamera nachts die IR-Beleuchtung einschaltet und das Bild schwarzweiß wird.
2. Selbst wenn Sie den Helligkeitswert messen, können Sie nicht nur Daten von einer Lampe verwenden, da durch Blinken, beispielsweise durch Not-Aus-Signale eines Fahrzeugs oder einer Richtungsanzeige, die Reflexion in der Lampe und eine sanfte Änderung der Helligkeit nach oben und unten behoben werden. Es ist klar, dass Sie an die Wellenlänge gebunden sein können, aber dies negiert nicht die einfache Möglichkeit, den Zustand der Ampel von außen aus der Ferne zu beeinflussen.
3. Manchmal arbeiten Ampeln unvorhersehbar und es ist notwendig, zufällige Emissionen nach der Binarisierung zu minimieren. Beispielsweise ist eine Situation akzeptabel, wenn zwei Lampen gleichzeitig rot leuchten oder sich die Helligkeitswerte schrittweise mit einer konstanten, aber geringeren Dämpfung ändern.

Erwartung und Realität bei der Arbeit von Eisenbahnampeln



Lösungsvorteile:

1. Fehlende Kapitalkosten und Genehmigungen für die Verlegung von Kabelstrecken
2. Keine Integration in die Bahnautomatisierung erforderlich
3. Verfügbarkeit der Möglichkeit einer schnellen Inbetriebnahme vor Ort (Installation von Kameras, Kennzeichnung von Zonen, Industriebetrieb)
4. Verfügbarkeit der Möglichkeit der Nachbearbeitung von Daten im Videoarchiv
5. Betriebsstabilität zu verschiedenen Tageszeiten (beim Vergleich von Messungen von Helligkeitsänderungen über einen Zeitraum und der Farberkennung)