[發(fā)明專利]列車車廂清客方法、裝置及全自動運行清客確認聯(lián)動系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011297429.3 | 申請日: | 2020-11-19 |
| 公開(公告)號: | CN112092863A | 公開(公告)日: | 2020-12-18 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 甘曈;程秀峰;汪世有;徐強;徐鼎 | 申請(專利權(quán))人: | 北京城市軌道交通咨詢有限公司 |
| 主分類號: | B61L15/00 | 分類號: | B61L15/00 |
| 代理公司: | 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 畢翔宇 |
| 地址: | 100037 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 列車 車廂 清客 方法 裝置 全自動 運行 確認 聯(lián)動 系統(tǒng) | ||
1.一種列車車廂清客方法,其特征在于,所述列車車廂清客方法包括:
向全自動運行清客確認聯(lián)動系統(tǒng)中的各相關(guān)子系統(tǒng)下達清客指令,并控制車門開啟;
獲取車廂內(nèi)的視頻圖像,并基于所述視頻圖像,確定所述車廂內(nèi)是否存在乘客;
在確定所述車廂內(nèi)不存在乘客后,控制所述車門關(guān)閉,結(jié)束所述車廂的清客;
所述基于所述視頻圖像,確定所述車廂內(nèi)是否存在乘客,包括:
將所述視頻圖像輸入訓(xùn)練好的人物判別模型中,檢索所述視頻圖像中是否存在與人物特征信息相匹配的物體;
若存在,則確定所述車廂內(nèi)存在乘客;
若不存在,則確定所述車廂內(nèi)不存在乘客;
其中,所述人物判別模型為頭部識別模型或人體識別模型,所述人物特征信息包括人體骨骼信息、人體結(jié)構(gòu)信息、人臉特征信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的列車車廂清客方法,其特征在于,在檢測到發(fā)生以下任意一種事件時,向全自動運行清客確認聯(lián)動系統(tǒng)中的各相關(guān)子系統(tǒng)下達清客指令:
距離清客站臺預(yù)設(shè)距離;發(fā)生預(yù)設(shè)故障。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的列車車廂清客方法,其特征在于,所述全自動運行清客確認聯(lián)動系統(tǒng)包括以下至少一種子系統(tǒng):
自動列車監(jiān)控子系統(tǒng);車載信號子系統(tǒng);列車控制和管理子系統(tǒng);乘客信息子系統(tǒng);廣播子系統(tǒng)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的列車車廂清客方法,其特征在于,在所述確定所述車廂內(nèi)存在乘客之后,所述列車車廂清客方法還包括:
對所述視頻圖像進行人物區(qū)域檢測,得到各個乘客所在圖像區(qū)域;
根據(jù)各個乘客所在圖像區(qū)域的數(shù)量,確定所述視頻圖像中乘客的數(shù)量。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的列車車廂清客方法,其特征在于,根據(jù)以下步驟訓(xùn)練所述人物判別模型:
獲取帶有人物的圖像作為正樣本,以及獲取未帶有人物的圖像作為負樣本;
基于所述正樣本和所述負樣本,對初始的人物判別模型進行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練好的人物判別模型。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的列車車廂清客方法,其特征在于,若在所述車門開啟預(yù)設(shè)時長后,所述車廂內(nèi)存在乘客,所述列車車廂清客還包括:
控制所述車門繼續(xù)保持開啟;
在接收到乘客清零信息后,控制所述車門關(guān)閉。
7.一種列車車廂清客裝置,其特征在于,所述列車車廂清客裝置包括:
發(fā)送模塊,用于向全自動運行清客確認聯(lián)動系統(tǒng)中的各相關(guān)子系統(tǒng)下達清客指令,并控制車門開啟;
確定模塊,用于獲取車廂內(nèi)的視頻圖像,并基于所述視頻圖像,確定所述車廂內(nèi)是否存在乘客;
控制模塊,用于在確定所述車廂內(nèi)不存在乘客后,控制所述車門關(guān)閉,結(jié)束所述車廂的清客;
所述確定模塊,用于根據(jù)以下步驟確定所述車廂內(nèi)是否存在乘客:將所述視頻圖像輸入訓(xùn)練好的人物判別模型中,檢索所述視頻圖像中是否存在與人物特征信息相匹配的物體;若存在,則確定所述車廂內(nèi)存在乘客;若不存在,則確定所述車廂內(nèi)不存在乘客;其中,所述人物判別模型為頭部識別模型或人體識別模型,所述人物特征信息包括人體骨骼信息、人體結(jié)構(gòu)信息、人臉特征信息。
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