刘伟铭,李静宁,杜逍睿

(华南理工大学土木与交通学院,广州 510640)

1 概述

近年来，我国城市轨道交通发展迅速，地铁快速发展的同时，也出现了一些安全问题影响乘客安全出行。早晚高峰期，地铁夹人夹物事件频发，导致大批乘客延误逗留甚至人员伤亡，由此引发了地铁安全的热议。由于地铁列车门与屏蔽门间存在一定的隐患，一般采取人员巡逻和车头司机瞭望来确保列车安全运行[1]。人工的方式有诸多局限，无法满足自动驾驶的发展需求，因此采用先进技术对地铁列车门及屏蔽门间风险区域进行异物风险检测，对地铁运行可能出现的风险及时提醒，将更好的保证地铁安全运行，减低乘客乘车风险。

2 异物风险检测

目前针对地铁异物风险检测方法主要有基于激光传感器检测、基于红外光幕检测以及基于彩色视频图像检测三种方式。苏建华等[2]提出基于彩色视频图像的车门夹人检测方法，采用颜色直方图算子分别对车门及车门夹人时图像进行检测，通过对比判断异物。谭飞刚等[3]提出基于地铁曲线站台的空隙异物自动检测预警系统，通过对彩色视频帧背景建模方法检测异物目标。施伟等[4]提出改进的霍夫变换算法来检测地铁车尾光带来判断异物，该方法只适合直线站台。基于图像的检测方法对乘客和列车均无影响，便于安装，适合于直线和曲线站台。然而地铁环境复杂，RGB摄像头易受到光线、灰尘、异物与背景相似等干扰，鲁棒性不高。……