嶺緯軌道交通檢測解決方案

1. 1. 技術(shù)原理

1. 1.1 激光雷達(dá)技術(shù)

嶺緯智能（Neuvition）Titan M1-R 縱向700線，最遠(yuǎn)600mm有效探測距離，基于1550nm激光回波信號測量技術(shù)采集列車前方畫面點云數(shù)據(jù)，系統(tǒng)支持接入IMU 加速度數(shù)據(jù)，GNSS高精度GPS信息， 結(jié)合點云拼接算法生成3D高精度軌道線地圖，并且通過標(biāo)定生成數(shù)據(jù)地圖。檢測車通過每天獲取的新點云數(shù)據(jù)發(fā)送至系統(tǒng)主機(jī)，系統(tǒng)通過算法將雷達(dá)獲取的前方新點云數(shù)據(jù)進(jìn)行計算分析（與數(shù)據(jù)地圖做對比） 和存儲，主要用于近距離軌道線的檢測、侵限、障礙物檢測。
 嶺緯智能（Neuvition）激光雷達(dá)具備高分辨率，檢測精度高， 回波強(qiáng)度準(zhǔn)確等技術(shù)特點， 同時兼顧了俯仰方向的角度覆蓋和角分辨率， 達(dá)到如下效果：
–有效抵抗環(huán)境光照強(qiáng)度對檢測的干擾；
–豎直視場兼顧覆蓋和網(wǎng)格分辨率， 角分辨率最高 H0.01°*V0.01°；
–工業(yè)化車規(guī)設(shè)計， 已經(jīng)具備符合列車車載平臺的運動、 振動、 電磁干擾及溫濕度環(huán)境的第三方認(rèn)證測試報告。
檢測場景效果圖如下所示：

圖 1 激光雷達(dá)檢測場景圖

1. 1.2 AI 視覺技術(shù)

嶺緯智能（Neuvition）Titan M1-R激光雷達(dá)自帶攝像頭，實時采集列車前方畫面并發(fā)送到系統(tǒng)的主機(jī)，主機(jī)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法并將點云數(shù)據(jù)作為輔助信息，智能識別出軌道上的目標(biāo)物體，在視頻流中標(biāo)記并儲存，將處理后的視頻流通過內(nèi)部接口傳輸至數(shù)據(jù)融合處理模塊，主要用于中遠(yuǎn)距離軌道線識別，物體識別等，檢測場景效果。

1.3 數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)

數(shù)據(jù)融合處理單元實時接收傳感器的點云和視頻流數(shù)據(jù)，對傳感器檢測到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行時間和空間的配準(zhǔn)和關(guān)聯(lián)，繼而精準(zhǔn)識別出軌道線，劃分出目標(biāo)檢測區(qū)域。系統(tǒng)就可以快速從點云數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)提出取出軌道轉(zhuǎn)彎半徑、鋼軌數(shù)據(jù)與標(biāo)定好的數(shù)據(jù)地圖進(jìn)行比對、分析。一旦比對的數(shù)據(jù)超出系統(tǒng)設(shè)定的閥值，系統(tǒng)便會發(fā)出報警提示，并提供故障線路的位置信息，方便鐵路維護(hù)人員快速找出故障地點，及時維護(hù)。系統(tǒng)可以根據(jù)客戶的需求提供不同容量的儲存空間，來保存巡檢信息，方便檢修人員查閱、分析。具體實現(xiàn)流程：

a. 目標(biāo)檢測模塊： 采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法， 智能實時檢測障礙物， 其中流程包括
特征提取， 邊框回歸， 分類器分類；
b. 鐵軌分割模塊： 采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法， 智能實時識別出鐵軌；
c. 推測補(bǔ)償模塊： 采用卡爾曼濾波算法跟蹤補(bǔ)償目標(biāo)物體的實時位置；
d. 數(shù)據(jù)融合處理模塊:目標(biāo)識別結(jié)果將傳輸至數(shù)據(jù)融合處理模塊；

• 2. 產(chǎn)品參數(shù)

2.1產(chǎn)品尺寸:

2.2傳感器參數(shù)

測距方法	ToF 飛行時間測距
探測距離	1 ~ 200m (20% 物體反射率)；精度: ±2cm；
激光返回模式	多次回波
分辨率	水平 1750 ；垂直 480 ；
視場角	水平 45°；垂直 25°；
角分辨率	水平 0.03°；垂直 0.05°；
幀頻	1fps ~ 30fps
重復(fù)率	最大 1,500,000 點/秒；200m 探測距離典型值 500,000 點/秒；

3.應(yīng)用案例

3.1軌道線鋼軌形變量檢測

檢測結(jié)論：激光雷達(dá)最大檢測誤差4.5mm，符合參數(shù)需求。

3.2 扣件識別檢測

功能描述：軌道扣件識別，檢測扣件功能是否完好

實現(xiàn)原理：通過搭建深度學(xué)習(xí)環(huán)境,將數(shù)據(jù)集輸入Faster R-CNN模型進(jìn)行訓(xùn)練和識別;選擇合適的評價模型和評估標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行結(jié)果分析。該方法對鐵路扣件的檢測準(zhǔn)確率達(dá)到97.3%,

3.3 軌道交通接觸網(wǎng)檢測

功能描述：檢測接觸網(wǎng)的導(dǎo)高值和拉出值

實現(xiàn)原理：得益于嶺緯科技激光雷達(dá)的每秒 150 萬高頻次激光測量頻率和54000Hz 激光掃描頻率， 點云輸出刷新率可達(dá) 500Hz， 嶺緯科技雷達(dá)可以支持20km/h慢速移動小車測量和快速在線檢測車實時動態(tài)測量。

3.4 軌道交通侵限檢測

功能描述：檢測軌道沿線異物入侵，檢修工人工具遺落

實現(xiàn)原理：列車主動障礙物檢測功能通過 AI 視覺及激光雷達(dá)技術(shù)， 結(jié)合系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，實現(xiàn)列車前方280m范圍內(nèi)軌道上侵界障礙物體（最小200mm*200mm）的識別、檢測。