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本期向大家推介的是苏州大学轨道交通学院吴澄副教授团队的项目：《城轨列车障碍物预警系统》
吴澄：苏州大学轨道交通学院 副教授。吴澄博士毕业于美国研究型高校-东北大学，获得计算机工程博士学位，研究方向为人工智能、机器视觉和自动驾驶等。拥有16年信息技术领域专业经验，其中包含高校教学及研究工作经历，和国际大型企业研发及管理经历，曾获得“吴江科技领军人才”、“姑苏创新创业领军人才”、“苏州市紧缺高层次引进人才”和“江苏省双创人才”等荣誉称号。
《城轨列车障碍物预警系统》
技术领域：智能预警、电子信息
应用产业领域：轨道交通
技术成熟度：小批量生产
专利情况：已授权专利七项
1、ZL201610027826.6，基于颜色特征的障碍物或阴影检测方法
2、ZL201710100068.0，基于多传感器信息融合的障碍物检测方法
3、ZL201710732203.3，一种有轨电车轨道起点的自适应检测方法及装置
4、ZL201711015451.2，基于视频分析的打架斗殴异常行为自动检测方法
5、ZL201910990519.1，基于强化学习的LTE-R切换参数选择方法
6、ZL201910407947.7，一种多域信息的人群密度预警方法
7、ZL201910364298.7，基于时空运动特性的异常摔倒行为检测方法
已受理专利五项
1、CN202210366866.9，一种基于时空间统一的热红外和可见光图像同步配准方法
2、CN202210367663.1，一种基于固定网格的高动态铁路环境雷达感知方法
3、CN202210367869.4，一种基于目标网格的雷达轨行区环境感知方法
4、CN202210371735.X，一种用于货运铁路无人驾驶的轨道限界识别方法
5、CN202210225145.6，关于联邦学习的异构无线网络频谱资源感知方法及系统
成果简介：
城轨列车障碍物预警系统可代替司机完成列车运行过程中的障碍物预警操作，具有检测准确率高、响应速度快、全天候可用的特点。
这套装备由传感单元和驾驶脑构成，传感单元通过可见光摄像机、红外热力仪以及固态激光雷达采集路况信息；驾驶脑智能神经单元实现多源数据配准融合，轨行区识别速度低于100ms，像素级识别准确率达98%以上，障碍物检测距离可到350m，检测准确率可达99.9%，最小直径可至15cm；驾驶脑车载控制装备提供硬件支撑，可无缝对接列车控制系统，完成列车高动态侵限预警。
创新要点：
该项目针对复杂多变的城轨环境，通过可见光摄像机、红外热力仪以及固态激光雷达的配准融合，提升感知信息的完备性。
采用关键路况要素语义识别，在融合数据的基础上实现障碍物检测，满足列车安全运营的低时延及全天候要求。
自主设计驾驶脑硬件模块来搭载核心程序，可无缝对接列车控制系统，完成列车高动态侵限预警。
技术指标:
场景分割指标：单轨行区识别速度低于100ms，像素级识别准确率达98%以上。
障碍物检测指标：检测距离可到350m，检测准确率可达99.9%，检测对象最小直径可至15cm。
其他说明：
▲轨行区提取效果图
▲障碍物检测效果图
▲城轨列车障碍物预警系统展示
▲自主研发驾驶脑车载控制装备
