鄭 偉

(中國鐵路北京局集團有限公司北京通信段，北京 100101)

1 概述

近年來，隨著高速鐵路、客運專線的大規(guī)模建設和投入運營，鐵路綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)成為高鐵客專線的重要組成部分，在鐵路線區(qū)段監(jiān)控、車站客運服務與安檢、公跨鐵及隧道口監(jiān)控、站場監(jiān)控等場合，逐漸發(fā)揮起越來越重要的作用；當前各鐵路局集團公司也在普速鐵路中，逐步開展大規(guī)模的綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設。

2 既有系統(tǒng)的主要問題

鐵路綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)，從2008 年的首條高速客專線（京津城際鐵路）CIF、4CIF 開始，逐步向高清720P、全高清1 080P 乃至更高的清晰度方向發(fā)展，視覺效果穩(wěn)步提升，但在主要功能方面，基本延續(xù)了采集、編碼、傳輸、記錄、調(diào)看的傳統(tǒng)模式，十多年來在基本功能及應用上保持穩(wěn)定，且基本都基于可見光條件下進行視頻攝錄。

基于可見光的傳統(tǒng)視頻監(jiān)控設備，存在攝錄效果受限及功能擴展性不強等方面的問題，主要包括以下幾點。

一是在光照不足、特別是夜間星光條件下的監(jiān)控范圍急劇下降問題。普通攝像機在白天等光照充足的條件下，攝像距離可達1 km 甚至更遠，但在夜間受光線影響基本無法對監(jiān)測場所進行有效攝錄。即使在攝像機中增加紅外補光，其監(jiān)控范圍與日照條件下相比也相差較大。

二是基于可見光的傳統(tǒng)視頻監(jiān)控設備，難以實現(xiàn)對圖像內(nèi)容的分析，在當前人工智能、大數(shù)據(jù)等技術成為主流的背景下，對人物、動物、移動物體等的識別等方面功能不強、可擴展性不高。

三是現(xiàn)有的星光、微光高清攝像機，普遍價格偏高，覆蓋距離偏小，不適應鐵路這種大范圍、長距離的監(jiān)控場景需求。

3 熱成像視頻監(jiān)控的特點分析

熱成像視頻監(jiān)控的基本原理是：將被監(jiān)測范圍內(nèi)的像素，根據(jù)溫度差轉(zhuǎn)換為不同灰度值的黑白像素，從而形成熱成像圖像（圖形）。

通過熱成像技術的基本原理可以看出，該技術及相關系統(tǒng)最突出的特點如下。

一是不依賴于可見光、不受光照條件限制，有效攝錄范圍基本固定，沒有可見光攝像機受光照條件影響、攝錄范圍明顯變化的問題。

二是白天與夜間的環(huán)境對該系統(tǒng)而言基本無差別，因此特別適合于傳統(tǒng)可見光視頻監(jiān)控難以發(fā)揮作用的夜間、星光及微光監(jiān)控場合，更適合點多線長、監(jiān)控范圍大的鐵路沿線區(qū)段應用場景。

三是熱成像為被動型接收方式，不需要補光措施及相關設備設施，同傳統(tǒng)補光攝像機相比，可有效提高設備壽命、降低設備能耗。

4 采用熱成像技術的視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要功能分析

從上述分析看，熱成像攝像技術存在的突出優(yōu)點，可對既有鐵路視頻監(jiān)控形成有效補充，充分彌補既有綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)的不足，具備較高的應用前景。該技術可以作為既有可見光視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要補充，特別是彌補既有視頻監(jiān)控在夜間對沿線長大范圍線路的監(jiān)控短板，同時可以利用人工智能及大數(shù)據(jù)等新興技術，實現(xiàn)更多的功能擴展。

1）正常光照度及低照度條件下的視頻監(jiān)控功能

根據(jù)熱成像技術的主要特點，熱成像視頻監(jiān)控系統(tǒng)可實現(xiàn)正常光照度、低照度（如星光、微光）條件下的視頻監(jiān)控功能，無需補光。

2）利用人工智能（AI）識別分析圖像功能

可通過對熱成像圖像的分析，識別動態(tài)物體，如人物、動物、列車、煙霧、著火點、汽車等，進而實現(xiàn)入侵檢測、臨近鐵路線火災檢測等。

3）利用大數(shù)據(jù)技術進行綜合分析的功能

對熱成像圖像進行數(shù)據(jù)累積后，可以通過編輯及優(yōu)化相關的算法，實現(xiàn)被監(jiān)測環(huán)境的形態(tài)變化數(shù)據(jù)，如樹木倒伏、接觸網(wǎng)掛異物、臨近鐵路線地面建筑或設施變化等。

5 實測效果分析

為驗證熱成像技術及相關系統(tǒng)在鐵路綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的實際應用可行性及效果，作者牽頭組織完成實地測試。

5.1 基本視頻監(jiān)控功能可行性試驗

低照度條件下（夜間21 時許）在某高鐵普速混用車站的保養(yǎng)點拍攝的圖像，如圖1 所示（攝錄點距鐵路線最近處約200 m）。

圖1 中的接觸網(wǎng)桿、軌道、建筑等均清晰可辨。

圖1 低照度條件下熱成像攝像機效果Fig.1 Effects of thermal imaging camera in low illumination condition

作為對比、通過普通可見光攝像機拍攝的效果，如圖2 所示。

圖2 低照度條件下傳統(tǒng)可見光攝像機效果Fig.2 Effects of traditional visible light camera in low illumination condition

從圖1、2 可以看出，熱成像攝像機在夜間仍可正常攝錄，而可見光攝像機的攝錄效果基本無法分辨。

5.2 鐵路專用場景的可行性試驗

某高鐵客?；煊密囌靖浇ㄒ归g21 時許）熱成像攝像機拍攝效果，如圖3 所示（攝錄點距離鐵路約300 m、距煙囪約800 m）。

圖3 鐵路低照度場景下熱成像攝像機攝錄及分辨示意Fig.3 Schematic diagram for videos and resolutions of thermal imaging camera in low illumination railway scene

利用本視頻流模擬實時采集輸入、通過后臺加載AI 算法后進行試驗，紅框內(nèi)的列車、綠框內(nèi)的工廠煙囪排煙均清晰可分辨識別、且可鎖定動態(tài)目標。

5.3 非鐵路場景試驗

在非鐵路場景、低照度條件下對人物（動物）、汽車等常見物體的攝錄效果，如圖4 所示（夜間22時許）。

圖4 非鐵路場景低照度條件下熱成像攝像機攝錄及分辨示意Fig.4 Schematic diagram for videos and resolutions of thermal imaging camera in non-low illumination railway scene

利用本視頻流模擬實時采集輸入、通過后臺加載AI 算法后進行試驗確認，紅框內(nèi)的汽車、綠框內(nèi)的人物均可分辨識別、且可鎖定動態(tài)目標。該攝錄點距離汽車約500 m、距離人物約700 m。

6 熱成像技術應用前景分析

熱成像技術除作為傳統(tǒng)基于可見光視頻監(jiān)控的有效補充外，還可通過新技術的支撐，擴展如下功能。

1）入侵檢測功能

因該技術基本不受光線限制，可利用圖像處理、人工智能等技術，通過深度學習建模，實現(xiàn)移動物體的識別，特別是與環(huán)境溫差較為明顯的人物、動物、車輛（包括列車、機動車等）的識別，判斷其是否位于鐵路限界或給定的禁入范圍（報警范圍）內(nèi)，從而實現(xiàn)普通視頻監(jiān)控難以實現(xiàn)的全天候入侵檢測功能。

2）人身安全防護預警功能

在基于熱成像及人工智能技術等實現(xiàn)列車車輛、人物（動物）識別功能的基礎上，計算出所檢測到的列車與檢測到的作業(yè)人員間的距離，作為列車接近實時預警、作業(yè)人員的人身安全實時預警與防護等功能的主要依據(jù)，特別適合于普速鐵路的作業(yè)人員人身安全防護等場合。

3）沿線火情檢測功能

熱成像技術對煙霧、起火點等較為敏感，因此可以通過熱成像技術，實現(xiàn)對煙霧、著火點等特定威脅的識別和告警功能，特別適合于日常突發(fā)火情的全天候檢測、季節(jié)更替期間的鐵路沿線燒荒等對鐵路安全威脅較大、難以預測的安全隱患防護工作。

7 結(jié)論

通過上述測試和分析可以看出，熱成像技術在鐵路視頻監(jiān)控中具備較強的可行性。利用該技術的系統(tǒng)可不受光照條件限制，在各種光照條件下，均可形成監(jiān)控圖像，特別是在普通攝像機難以正常攝錄的光照條件不足（星光、微光）場景中，具備較強的實用性；攝錄覆蓋范圍較大，在任何光照條件下，均能達到500 m 以上距離的拍攝。

因此，該技術的應用，可為鐵路沿線夜間視頻安全監(jiān)控提供新的手段和監(jiān)測能力，也為綜合視頻監(jiān)控系統(tǒng)的擴展性提供了更多選擇。