嶺緯軌道交通檢測解決方案

1. 1. 技術原理

1. 1.1 激光雷達技術

嶺緯智能（Neuvition）Titan M1-R 縱向700線，最遠600mm有效探測距離，基于1550nm激光回波信號測量技術采集列車前方畫面點云數據，系統(tǒng)支持接入IMU 加速度數據，GNSS高精度GPS信息， 結合點云拼接算法生成3D高精度軌道線地圖，并且通過標定生成數據地圖。檢測車通過每天獲取的新點云數據發(fā)送至系統(tǒng)主機，系統(tǒng)通過算法將雷達獲取的前方新點云數據進行計算分析（與數據地圖做對比） 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）激光雷達具備高分辨率，檢測精度高， 回波強度準確等技術特點， 同時兼顧了俯仰方向的角度覆蓋和角分辨率， 達到如下效果：
–有效抵抗環(huán)境光照強度對檢測的干擾；
–豎直視場兼顧覆蓋和網格分辨率， 角分辨率最高 H0.01°*V0.01°；
–工業(yè)化車規(guī)設計， 已經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)境的第三方認證測試報告。
檢測場景效果圖如下所示：

圖 1 激光雷達檢測場景圖

1. 1.2 AI 視覺技術

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

1.3 數據融合處理技術

數據融合處理單元實時接收傳感器的點云和視頻流數據，對傳感器檢測到的數據信息進行時間和空間的配準和關聯，繼而精準識別出軌道線，劃分出目標檢測區(qū)域。系統(tǒng)就可以快速從點云數據中精準提出取出軌道轉彎半徑、鋼軌數據與標定好的數據地圖進行比對、分析。一旦比對的數據超出系統(tǒng)設定的閥值，系統(tǒng)便會發(fā)出報警提示，并提供故障線路的位置信息，方便鐵路維護人員快速找出故障地點，及時維護。系統(tǒng)可以根據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。具體實現流程：

a. 目標檢測模塊： 采用深度神經網絡算法， 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： 采用深度神經網絡算法， 智能實時識別出鐵軌；
c. 推測補償模塊： 采用卡爾曼濾波算法跟蹤補償目標物體的實時位置；
d. 數據融合處理模塊:目標識別結果將傳輸至數據融合處理模塊；

• 2. 產品參數

2.1產品尺寸:

2.2傳感器參數

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
重復率	最大 1,500,000 點/秒；200m 探測距離典型值 500,000 點/秒；

3.應用案例

3.1軌道線鋼軌形變量檢測

檢測結論：激光雷達最大檢測誤差4.5mm，符合參數需求。

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

實現原理：通過搭建深度學習環(huán)境,將數據集輸入Faster R-CNN模型進行訓練和識別;選擇合適的評價模型和評估標準進行結果分析。該方法對鐵路扣件的檢測準確率達到97.3%,

3.3 軌道交通接觸網檢測

功能描述：檢測接觸網的導高值和拉出值

實現原理：得益于嶺緯科技激光雷達的每秒 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 500Hz， 嶺緯科技雷達可以支持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

實現原理：列車主動障礙物檢測功能通過 AI 視覺及激光雷達技術， 結合系統(tǒng)神經網絡算法，實現列車前方280m范圍內軌道上侵界障礙物體（最小200mm*200mm）的識別、檢測。