鐵路貨物裝卸機械人機安全防撞智能預警系統設計

楊廣全，楊 旭，史 村

(1.中國鐵道科學研究院集團有限公司 運輸及經濟研究所，北京 100081；2.中國國家鐵路集團有限公司 貨運部，北京 100844)

鐵路貨物裝卸作業是一種動態、系統的作業過程，人機混合、立體交叉，氣候、環境、設備、設施經常變化，存在著各種不安全因素，易發生人身傷亡事故[1-3]。特別是大型流動機械，如正面吊、裝載機、大型叉車等裝卸機械，在倒車、轉彎作業時，由于司機視野盲區、疲勞駕駛、盲目追求效率及作業防護不到位、作業人員自我保護意識不強等綜合因素作用下，造成人機相撞，輕則重傷，重則死亡，形成特別慘烈的人身傷亡事故。另外，軌行式門吊裝卸作業沿軌道運行時，支腿區域和堆場區域是危險區域，曾發生人員傷亡事故。為保障鐵路貨物裝卸作業人身安全，2023年7月公布了《鐵路貨物裝卸安全技術要求》(TB/T 30009—2023)鐵道行業標準，明確規定集裝箱正面吊應配置人機安全智能防撞預警裝置。在此背景下，通過對鐵路貨物裝卸作業人機碰撞事故因素分析，研究設計了鐵路貨物裝卸機械人機安全防撞智能預警系統，以保障人身安全，適應裝卸機械智能化發展[4-7]。

1 鐵路貨物裝卸機械人機碰撞事故因素分析

（1）視野盲區。正面吊、裝載機等流動式裝卸機械因自身結構龐大、復雜的特點，駕駛員位于正常駕駛座位置，其視線被車體遮擋的較多，在機械兩側及后方形成較大的視野盲區，在倒車時該缺點尤為突出，是事故誘發的重要因素之一，易造成行人被碾壓致死事故。以正面吊為例，駕駛室與車體尾部距離較遠，且吊臂支點位于駕駛室后側，正面吊在作業過程中，需要頻繁倒車，由于視野盲區正面吊的尾部具有明顯撞擊痕跡，說明在投入使用后經歷過多次碰撞，當行人侵入正面吊作業區域特別是正面吊后方區域時，極易造成人機碰撞事故。

（2）視線遮擋或視線不良。正面吊、裝載機等流動式裝卸機械多在露天環境下作業，其作業區域與人員行走區域有重合情況，同一區域內多種設備同時進行交叉作業，貨物堆存較高或設備之間遮擋司機視線，雨雪霾天氣或夜間作業視野不佳等因素，導致因視線受阻而引發人機碰撞事故。

（3）超速。流動式裝卸機械在運動中的視野盲區是動態變化的，車速越快，造成的視野盲區越大。為確保流動式裝卸機械有足夠的制動距離和突發事件反應時間，一般對流動式裝卸機械的行駛速度有嚴格控制要求。但在實際裝卸作業中，司機盲目追求作業效率，存在超速行駛的情況。超速行駛危害較大，可能會因為制動距離過長或反應時間太短而引發碰撞事故。

（4）人的不安全因素。鐵路貨物裝卸作業工作環境較為惡劣，作業重復率高，司機長時間關注于貨物裝卸作業，精神高度緊張，極易產生身體疲勞，易于忽略對環境狀態變化的察覺，是引起人機碰撞事故的潛在原因。除了裝卸機械司機外，還有輔助作業人員及其他人員存在，不少事故原因為現場作業人員不遵守作業規范或無關人員(誤)闖入作業現場而引發的人機碰撞或在作業區域休息被碾壓致死。而在所有的因素中，進入裝卸機械工作區域的人員警惕性不高占人機碰撞事故絕對比例，無意識進入裝卸機械運行線路上造成人機碰撞事故。

2 鐵路貨物裝卸機械人機安全防撞智能預警系統技術方案

目前，鐵路大型流動式裝卸機械主要采用倒車雷達進行防撞管理，但倒車雷達僅提供影像，不能區分人員和物體，不能標定設備作業半徑內人員入侵危險區域，且頻繁報警造成司機無謂的緊張、聽覺干擾和聽覺疲勞。在港口裝卸作業中，為保障地面作業人員的人身安全，提出了基于RFID技術的港口裝卸作業人機安全預警系統，地面作業人員需要隨身配備預警設備，但對于進入裝卸機械作業區域的其他人員不能起到保護作用[8]。隨著機器視覺、人工智能技術的發展和GPU計算能力的提升[9-10]，研究基于深度學習的人機安全防撞智能預警技術，實時自動識別周邊人員并測距，及時向司機預警，防止裝卸機械與人員相撞，避免人身傷亡事故發生。為此，開發了鐵路貨物裝卸機械人機安全防撞智能預警系統。

2.1 鐵路貨物裝卸機械人機安全防撞智能預警系統構成

鐵路貨物裝卸機械人機安全防撞預警系統由高清工業攝像機、圖像處理器、報警顯示器、遠程傳輸單元、遠程監測中心、衛星車載定位模塊等組成，人機安全防撞智能預警系統構成如圖1所示。其工作流程為：高清工業攝像機采集裝卸機械車體作業區域的圖像；圖像處理器根據采集的圖像對裝卸機械作業區域的行人進行實時識別和定位，確定行人邊界框坐標；根據行人邊界框坐標測距，確定行人位于的區域。若行人位于危險區域，則根據行人所在的危險區域向報警顯示模塊發送相應的報警指令，報警顯示器進行一級預警或二級預警，提示司機注意行人。

圖1 人機安全防撞智能預警系統構成Fig.1 Composition of the human-machine safety and collision avoidance intelligent warning system

（1）高清工業攝像機。高清工業攝像機安裝在鐵路貨物裝卸機械車身上，用于采集裝卸作業區域的視頻流。選用網絡型攝像機，分辨率1 280×720，最小照度滿足0.002 Lux，鏡頭光圈F1.0，鏡頭焦距2.8 mm，水平視角不低于90°，垂直視場角大于55°，幀率不低于25 fps，采用3D數字降噪、寬動態及強光抑制功能，攝像機畫面成像日夜全彩、暗光下不會出現拖尾或延遲，具有自動搜索重連功能。外殼防護等級達到GB/T 4208—2017規定的IP68，防水防塵。

（2）圖像處理器。圖像處理器如圖2所示，用于接收裝卸作業區域視頻流，并對裝卸作業區域視頻流的行人進行實時識別和定位。GPU圖像處理器采用Pascal架構，中央處理器采用64位A57架構，采用256個CUDA核心的GPU圖像處理器作為數據處理單元，內存為8 GB，存儲空間32 G，浮點算力為每秒1.3萬億浮點運算次數；圖像處理器的封裝工藝采用無風扇散熱工藝，處理器涂抹導熱劑，緊貼鋁合金散熱型材，外殼防護等級達到GB/T 4208—2017規定的IP65。圖像處理器具有電源指示燈，每路攝像機連接指示燈，至少具有1個HDMI、1個USB、4個RJ45、2路DC12V信號輸出(可驅動12 V聲光報警燈)、2路信號輸入接口。圖像處理器帶有掛耳式安裝孔，可側掛式安裝固定。

圖2 圖像處理器Fig.2 Image processor

（3）報警顯示器。報警顯示器用于顯示圖像處理器處理后的視頻流，并高亮顯示行人位置，按照人機距離進行一級預警和二級預警。報警顯示器屏幕尺寸不小于7寸，外殼防護等級達到GB/T 4208—2017規定的IP65，HDMI及電源接口采用隱藏式防水接口，抗無線電電磁干擾，可屏蔽駕駛室內對講機的電磁干擾，音量及明暗度可調節。

（4）遠程傳輸單元。圖像經過圖像處理器處理后，人機沖突圖像由網絡處理器傳輸到遠程監測中心存儲。網絡處理器采用全頻棒狀天線，內置4G無線通信模塊，借助TCP/UDP/MQTT/DNS等互聯網通信協議，將人機沖突圖像、沖突位置、沖突時間等數據無線傳輸到遠程監測中心。

（5）遠程監測中心。經過圖像處理器處理后的人機沖突圖像及相關信息通過4G網絡傳輸，存儲到遠程數據庫服務器中，為系統應用和移動終端提供查詢、統計服務。

（6）衛星車載定位模塊。采用GPS/北斗雙模實時定位，定位精度2 m，可以獲取人機沖突的位置，并對裝卸機械的運行軌跡進行追溯、回放。

2.2 鐵路貨物裝卸機械人機安全防撞智能預警系統技術指標和功能

（1）針對現場作業時白天出現強光、夜晚出現暗光低照度各種光線條件，采用日夜全彩高清工業攝像機，在星光環境下無需任何輔助光源，可以清晰顯示彩色圖像，滿足貨場作業區域正常工作照度條件，白天夜晚識別效果一致，并在強光、弱光、夜晚等環境下能有效地識別設備危險區域內的人員。針對露天作業，作業環境惡劣，高清工業攝像機采用IP68防護等級封裝，采用專用支架安裝，安裝牢固可靠、防震，適合鐵路貨場全天候工作。

（2）行人識別準確率≥98%，行人識別響應時間≤300 ms，滿足行人識別實時性要求，能夠全天候主動識別行人走行、騎行、站蹲等各種姿態。為了提升行人識別準確率和識別實時性，一是基于深度學習理論，構建行人識別卷積神經網絡，并融入注意力機制，建立鐵路貨物裝卸作業行人智能識別網絡模型，以平衡行人的識別準確性和識別速度；二是建立鐵路貨場裝卸作業環境行人標注數據集用于訓練網絡模型，提升行人識別準確性；三是采用GPU高效處理芯片進行嵌入式設計，提升行人識別速度。

（3）按照人機距離采用分級預警。正面吊的人機距離一般設為10 m，15 m，當人機距離≤10 m時采用一級預警，當10 m≤人機距離≤15 m時采用二級預警；裝載機的人機距離一般設置為5 m，10 m，當人機距離≤5 m時采用一級預警，當5 m≤人機距離≤10 m時采用二級預警。報警區域范圍也可自定義調節，按照需求設定分級預警的人機距離范圍。

（4）報警顯示器顯示報警。實時顯示高清工業攝像機采集的裝卸作業區域圖像，若行人進入裝卸機械報警區域，則按照一級和二級預警判斷標準觸發報警，并高亮框選行人、閃爍蜂鳴報警，提醒司機注意行人，控制人機碰撞風險。

（5）180°，270°和360°覆蓋范圍。①180°覆蓋范圍。在流動式裝卸機械尾部安裝2臺高清工業攝像機，采集機械尾部的工作區域，圖像處理器對尾部作業區域內的行人識別和定位。②270°覆蓋范圍。在流動式裝卸機械兩側和尾部安裝4臺高清工業攝像機，采集機械兩側和尾部的工作區域，圖像處理器對兩側和尾部作業區域內的行人識別和定位，270°覆蓋范圍示意圖如圖3所示。③360°覆蓋范圍。在流動式裝卸機械兩側、尾部和前方安裝高清工業攝像機，圖像處理器對周圍作業區域內的行人識別和定位。

圖3 270°覆蓋范圍示意圖Fig.3 Schematic diagram of coverage with 270 degrees

（6）人機沖突信息存儲和查詢。行人在報警區域的圖像經過圖像處理器識別和定位后，由網絡處理器的4G無線通信模塊傳輸到遠程監測中心壓縮存儲，每張圖像大小約為50 KB，可通過終端設備進行追溯和查詢查看。遠程監測中心存儲的行人識別、定位和報警圖像如圖4所示，圖像中的黃色圓點表示正面吊右側和右后方的行人均處于二級報警區域，若圓點顯示為紅色時，表示行人處于一級報警區域。

圖4 行人識別、定位和報警圖像Fig.4 Image example of pedestrian recognition, positioning and alarm

（7）程序的遠程自動升級。通過遠程監測中心存儲的行人圖像，形成鐵路貨場行人大數據，以訓練行人智能識別網絡模型，持續提升行人識別準確性。網絡處理器具有物聯網遠程傳輸功能接口，利用4G無線通信模塊，進行模型和程序的遠程自動升級。

3 結束語

鐵路貨物裝卸機械人機安全防撞智能預警系統是以圖像處理器為核心，通過高清工業攝像機獲取裝卸機械作業區域視頻流，實時自動識別作業區域行人并標定測距，及時向司機預警并在碰撞前停車，實現人機防撞精準預警，防止裝卸機械與人員相撞，能有效避免人身傷亡事故發生。同時，人機沖突信息通過網絡處理器傳輸到遠程監測中心存儲，為人機沖突信息的統計和查詢提供數據支持。該系統已在中國鐵路北京局集團有限公司鐵路貨場推廣應用，應用效果良好。