[0001] 本实用新型属于轨道交通技术领域，具体涉及轨旁信号机。

[0002] 在城市轨道交通领域，全自动运行系统(FAO)具有更安全、更高效、更节能、更经济、更高服务水平的突出优点，已成为城市轨道交通技术的发展方向。当其核心控制系统信号系统故障时，往往需要由其他列车进行救援或者司机中途临时上车接管列车运行控制权限，从而避免整条线路运行中断。在全自动运行系统中，为提高运营效率，往往会配置一套智能感知系统作为辅助，识别前方限界内障碍物情况、信号机状态、道岔位置状态等。其中对信号机状态的识别是非常重要的，如果错误识别信号机状态，可能会导致闯红灯、撞车等安全事故。

[0003] 信号机是保障列车安全运行的关键设备，一般在危及行车安全的地点，均布置信号机。对信号机的识别不仅要判别信号机亮与不亮，还要判别信号机红、黄、绿灯的颜色。目前基于图像的信号机识别技术通常有两种：一种是采用图像处理识别技术，提取信号机的特征，根据图像阈值进行目标匹配，再根据色调、饱和度等阈值进行信号机颜色识别。另一种是采用深度学习识别技术，通过大量的训练数据，提升信号机识别的准确率。

[0004] 对于图像处理识别技术，虽然在普通场景或环境下信号机识别是可靠的，但在某些特定场景或环境下，由于在图像中无法准确定位信号灯位置，造成无法准确识别信号灯及其对应的亮灯状态和信号灯颜色。实用新型内容

[0005] 本实用新型所要解决的技术问题就是提供一种基于图像识别技术的信号机，在采用图像处理识别技术对信号机图像进行处理时，可以通过信号灯定位标识实现准确定位信号灯位置。

[0006] 为解决上述技术问题，本实用新型采用如下技术方案：

[0007] 基于图像识别技术的信号机，所述信号机设有至少两个灯位，且对应在每个灯位设置相应颜色的信号灯，所述信号机对应至少两个灯位设有至少两个信号灯定位标识，所述信号灯定位标识用于确定信号机所在图像信息中信号机ROI区域以及确定亮灯灯位的位置。

[0008] 优选的，所述信号灯定位标识为条形码，且至少两个条形码与至少两个灯位对应设置。

[0009] 优选的，所述条形码为横向排布的黑白间隔竖条纹；和/或，所述条形码为竖向排布的黑白间隔横条纹。

[0010] 优选的，所述信号灯定位标识为图形标识。

[0011] 优选的，所述图形标识包括矩形、梯形、三角形、五角星形、正六边形。

[0012] 优选的，所述信号灯设有三个，分别为红灯、绿灯和黄灯。

[0013] 优选的，对应在红灯旁设置的条形码为横向排布的黑白间隔竖条纹，绿灯旁设置的条形码为黑白间隔横条纹，在黄灯旁设置纯色图形。

[0014] 优选的，所述信号灯定位标识采用粘贴、喷涂或者印刷的方式设置于信号机上。

[0015] 本实用新型采用的技术方案，在信号机的信号灯旁设置信号灯定位标识，例如条形码或者其他图形标识，在采用图像处理识别技术对信号机图像进行处理时，可以通过信号灯定位标识确定信号机所在图像信息中信号机ROI区域以及确定亮灯灯位的位置，有利于准确识别信号灯及其对应的亮灯状态和信号灯颜色，提高了信号机识别功能的可靠性和安全性。

[0016] 本实用新型的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中结合附图进行详细的说明。

[0021] 下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本实用新型及其应用或使用的任何限制。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。

[0022] 如图1所示，为了能使信号机识别功能的安全完整性等级达到最高等级SIL4，本实用新型设计了一种基于图像传感器的信号机安全识别装置，包括信号机、图像传感器2以及处理单元3。

[0023] 其中，信号机沿列车运行方向设置于轨旁位置，所述信号机设有至少两个灯位，且对应在每个灯位设置相应(不同)颜色的信号灯，对应至少两个灯位设有至少两个(不同的)信号灯定位标识1，所述信号灯定位标识1用于确定信号机图像信息中信号机ROI区域以及确定亮灯灯位的位置，以此对信号机亮灯颜色进行确认。

[0024] 因此，在采用图像处理识别技术对信号机图像进行处理时，可以通过信号灯定位标识确定信号机所在图像信息中信号机ROI区域以及确定亮灯灯位的位置，有利于准确识别信号灯及其对应的亮灯状态和信号灯颜色。从而避免误识别带来的安全事故，提高信号机识别功能的安全完整性等级，可以很容易达到SIL4，提高了信号机识别功能的可靠性和安全性。

[0025] 作为一种实施方式，所述信号灯定位标识1可以选择为条形码，且至少两个条形码与至少两个灯位对应设置，即不同灯位设置不同的条形码，条形码与灯位一一对应。

[0026] 具体的，所述条形码可以为横向排布的黑白间隔竖条纹，也可以为竖向排布的黑白间隔横条纹。

[0027] 可以理解的是，所述信号灯定位标识也可以为图形标识。其中，图形标识包括矩形、梯形、三角形、五角星形、正六边形，或者其他能够构成较为显著区别的图形。

[0028] 可以理解的是，所述信号灯定位标识可以采用粘贴、喷涂或者印刷的方式设置于信号机上。当然，也可以采用雕刻等其他方式。

[0029] 以常见的三灯位信号机为例，设置有红灯、绿灯和黄灯，可以设计三种不同类型条形码，分别布置在三个灯位的位置。也可以在同一信号机上采用条形码和图形标识混合的方式，比如对应在红灯旁设置的条形码为横向排布的黑白间隔竖条纹，绿灯旁设置的条形码为黑白间隔横条纹，在黄灯旁设置纯色图形。

[0030] 另外，还可以通过设计不同类型的条形码，并配合线路地图，方便实现车辆的自主重定位。因为信号机的位置是固定的，且不同信号机上的条形码不同，因此根据对条形码的识别，可以识别出对应的信号机，而每个信号机在线路地图上的位置具有唯一性，因此，根据信号机在线路地图上的位置，可以确定车辆位置。

[0031] 图像传感器2用于采集列车运行前方的图像，包括信号机的图像信息。处理单元3用于对应接收图像传感器采集的图像信息，并完成图像信息的处理，包括对信号灯定位标识的识别解析和对信号机上信号灯的亮灯状态和颜色识别，确定信号机显示颜色。

[0032] 其中，图像传感器2包括图像传感器I和图像传感器II，处理单元3包括处理单元I和处理单元II，处理单元I和处理单元II对应独立完成对图像传感器I和图像传感器II图像信息的处理，在最终对外输出结果前，处理单元I和处理单元II对输出结果进行相互表决。

[0033] 进一步的，所述图像传感器I和图像传感器II采用不同的型号。具体可采用固定焦距的彩色摄像机。本实施实例中，图像传感器I和图像传感器II采用不同厂家的设备，例如图像传感器I用厂家A的设备，图像传感器II采用厂家B的设备。所述处理单元I和处理单元II采用异构的处理器。比如处理单元I采用厂家M的处理器，处理单元II采用厂家N的处理器。

[0034] 基于图像传感器的信号机安全识别方法，采用所述的信号机安全识别装置对信号机进行安全识别，以信号灯定位标识采用条形码为例进行说明，如图2所示，包括如下步骤：

[0035] 获取列车运行前方图像传感器数据

[0036] 其中处理器单元I和处理器单元II分别从图像传感器I和图像传感器II获取列车运行前方图像中信号机图像数据。

[0037] 识别条形码

[0038] 将前方信号机图像数据进行预处理，具体包括：图像的灰度化、图像的增强、图像的滤波处理、光照不均处理、条形码的定位、畸变校正。目的是找到前方信号机图像数据中条形码的位置，并同时标识出信号机ROI区域。具体的图像预处理方法参考现有技术。

[0039] 获取信号机ROI区域

[0040] 由于图像传感器安装位置与信号机可能出现的位置相对固定，先预测信号机出现的区域，再在该区域中根据设定的色调、饱和度、亮度等阈值，标识出信号机ROI区域。另一个是识别条形码时标识的信号机ROI区域，然后对两者进行对比，如果一致则继续下面的处理。如果不一致，则认为获取信号机ROI区域失败，可做导向安全状态处理。

[0041] 对ROI区域处理，识别信号机亮灯状态

[0042] 大部分图像传感器根据光强度将图像的像素点分为256个等级，亮度最小用0表示，亮度最大用255表示，其它处于两者之间的亮度，则根据光强度转换成其它数值。对信号机ROI区域，依据最初级的亮度等级，根据设定的亮度阈值(该阈值包括亮阈值和灭阈值，两阈值之间有很大容裕度)，识别每个灯位是亮状态还是灭状态。

[0043] 确认信号机颜色

[0044] 根据灯位亮灭状态和条形码与灯位相对位置，即可确定信号机亮灯颜色。如图1所示，以三灯位信号机为例，从上到下灯位颜色一般为绿、黄、红，假设条形码如示例中布置，如果检测到最上面灯位亮，根据该对应位置的条形码，可确认信号机亮绿灯。

[0045] 识别信号机颜色

[0046] 图像传感器的图像除了有亮度等级外，还有颜色信息，一般以RGB色彩记录。在信号机ROI区域，计算该区域内的红、黄、绿像素点的分布情况，统计其中像素点个数最多的颜色类型，并判断为当前信号机的颜色。

[0047] 表决

[0048] 对确认信号机颜色的结果和识别信号机颜色的结果进行二取二表决。如果一致，则判定当前信号机亮灯颜色。如果不一致，可做导向安全状态处理。

[0049] 安全性分析

[0050] 如图3所示的故障树，假设图像传感器的基础失效率为1.0E‑05/h。通过识别条形码、图像传感器I与图像传感器II的表决，对图像传感器的检测覆盖率可达到90％，未被检测失效保守地都按危险侧失效计算，则危险侧失效率为1.0E‑05(/h)*0.1＝1.0E‑06/h。假设条形码区域占整个图像传感器区域的百分比为10％，则条形码识别错误的危险侧失效率为1.0E‑06(/h)*0.1＝1.0E‑07/h。

[0051] 基于图像传感器的信号机安全识别装置采用二取二架构，即图像传感器I，处理单元I与图像传感器II，处理单元II，只有两通道同时失效时才会导致危险侧失效，并保持两通道之间的独立性，减少共因因素。另外，安全识别算法采用异构算法，进一步减少系统性共因。通过上述措施，可以将两通道图像传感器的共因因子降低到5％。

[0052] 通过故障树定量计算，信号机颜色识别错误的可容忍的功能危险失效率为5E‑09/h，符合EN50129:2018标准中SIL4的要求。

[0053] 以上所述，仅为本实用新型的具体实施方式，但本实用新型的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本实用新型包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本实用新型的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。