屈志堅，孫旭兵，周銳霖,2，鞏 奇

(1.華東交通大學電氣與自動化工程學院，江西南昌 330013；2.中車時代通信信號有限公司，湖南長沙410199；3.鄭州市軌道交通有限公司，河南鄭州 450100)

0 引言

隨著智能牽引變電所在我國高速鐵道網(wǎng)的快速普及，使鐵道供電系統(tǒng)幾乎全景納入視頻監(jiān)控范圍[1]，但現(xiàn)有的視頻監(jiān)控方法僅能被動地對侵限人員進行監(jiān)視，難以主動獲取入侵位置信息，可能造成關鍵異物侵限視頻序列丟失。因此，實現(xiàn)一種能對外來入侵人員進行精確定位的智能牽引變電所周界監(jiān)控技術(shù)，對保障高鐵牽引供電的安全具有重要意義。

目前，根據(jù)入侵檢測機制不同，高速鐵路牽引變電所周界防范系統(tǒng)主要分為接觸式物理圍欄與非接觸式傳感檢測兩大類型[2-3]。第一類接觸式物理圍欄型，通過單雙回高壓電子脈沖網(wǎng)檢測侵限異物，利用防區(qū)探測器輸出低能高壓電流對侵限異物進行非傷害性電擊和直接威懾，此方法僅需將電子脈沖網(wǎng)絡圍欄鋪設在變電所四周，安裝調(diào)試方便，但該方法安裝占地面積較大，在意外情況下，由于強交流電作用，可能導致人員傷亡，存在一定安全隱患。

第二類為非接觸傳感檢測型，根據(jù)原理的不同大致可以分為紅外光對射型與特殊紅外光檢測型兩類[4]。紅外光對射型主要依靠紅外電子圍欄對周界進行保護，具有檢測范圍廣、應用技術(shù)比較成熟的優(yōu)點，目前，變電所安防領域主要應用該類型技術(shù)實現(xiàn)周界防護。然而，由于變電所建設位置相對偏僻，周界環(huán)境比較惡劣，經(jīng)常由于外界環(huán)境變化，導致檢測系統(tǒng)誤報警，造成聯(lián)動數(shù)據(jù)庫中錯誤信息倍增，難以有效辨別人員入侵的問題，不能滿足高鐵牽引變電所監(jiān)控系統(tǒng)的穩(wěn)定性要求。特殊紅外光檢測型中的熱釋電紅外傳感器僅對特定波長的紅外光進行檢測，不存在紅外光對射型容易產(chǎn)生誤報警的缺陷，且具備技術(shù)相對成熟，使用成本低廉的特點，廣泛應用于安防領域。但是，此應用中僅使用單個傳感器進行熱源探測，難以確定發(fā)熱源的具體位置，無法與視頻監(jiān)控子系統(tǒng)聯(lián)動。針對牽引變電所安全信息聯(lián)動與精準入侵定位方面的研究，目前少有文獻報道[5]。

本文提出了一種多傳感器交匯定位的高鐵變電所周界智能聯(lián)動監(jiān)控方法，采用熱釋電傳感器陣列的方式采集異物侵限區(qū)域信息，再結(jié)合自調(diào)整蒙特卡洛定位算法SA-MCL(self adjustable-monte carlo localization)對入侵人員進行精準定位。由ARM嵌入式微處理器將運動狀態(tài)信息轉(zhuǎn)化為位置信息，上傳至聯(lián)動數(shù)據(jù)庫，視頻監(jiān)控子系統(tǒng)輪詢聯(lián)動數(shù)據(jù)庫中的位置信息，控制云臺旋轉(zhuǎn)至相應坐標,實現(xiàn)高鐵牽引變電所周界監(jiān)控子系統(tǒng)的快速聯(lián)動和目標的精準捕捉。最后通過對比實驗對所提方法進行驗證。

1 高鐵牽引變電所周界防范監(jiān)控

本文提出的高鐵牽引變電所智能聯(lián)動監(jiān)控系統(tǒng)如圖1所示，由熱釋電傳感器陣列檢測子系統(tǒng)、防盜報警子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心監(jiān)控子系統(tǒng)組成，其中55001～55011是熱釋電傳感器陣列子系統(tǒng)，由熱釋電傳感器、ARM處理器和攝像頭組成，分別布置在變電所四周，防盜子系統(tǒng)由探照燈與擴音器組成。數(shù)據(jù)監(jiān)控中心子系統(tǒng)由中心控制主機、服務器、交換機和變電所狀態(tài)監(jiān)視器等組成。

圖1 牽引變電所監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

系統(tǒng)通過計算得到傳感器檢測的有效距離，并在圍欄周圍進行合理布置傳感器陣列的位置，利用熱釋電紅外傳感器接收紅外光的輻射特性將整個變電所周界覆蓋，即高鐵牽引變電所周界警戒區(qū)域。當有入侵者進入熱釋電傳感器檢測范圍時，傳感器接收到入侵信息后經(jīng)ARM處理器進行數(shù)據(jù)處理，再上傳數(shù)據(jù)給服務器數(shù)據(jù)庫，控制機通過讀取服務器數(shù)據(jù)庫中的信息后，立刻聯(lián)動報警子系統(tǒng)，產(chǎn)生聲音警告信息，同時聯(lián)動云臺轉(zhuǎn)動到預置點位置，并通知監(jiān)控中心處理人員進行記錄與核查，待外界入侵人員離開后報警信息將自動消除，各子系統(tǒng)還原初始化監(jiān)測狀態(tài)。

1.1 熱釋電傳感器結(jié)構(gòu)原理

熱釋電晶體是壓電晶體的一種，具有非中心對稱的自發(fā)極化特性。表面存在束縛電荷在一定環(huán)境溫度下其內(nèi)部的電子相互中和，整個晶體表現(xiàn)為電中性。而當外界紅外輻射照射到其表面時，由于內(nèi)外溫差使電荷向晶體中兩端發(fā)生移動，導致晶體兩端電勢差不為0，從而產(chǎn)生自發(fā)極化現(xiàn)象，該現(xiàn)象稱為熱釋電效應[6]。根據(jù)以上的原理可以得到如下計算關系表達式(1)：

(1)

式中：i為晶體中形成的內(nèi)部電流；A為紅外光照射面積；P為熱釋電材料的熱釋電系數(shù)；dT/dt為溫度變化率。

當外界溫度發(fā)生微弱變化就可以產(chǎn)生熱釋電電流，即利用此原理對如下晶體管檢測傳感器進行設計。

熱釋電傳感器主要有溫補單元型、雙元型和四元型3種[7]。溫補單元型主要應用在高溫場合檢測或氣流檢測等領域，雙元型和四元型主要應用人體檢測，其應用領域多為工業(yè)自動化或者報警系統(tǒng)。雙元型結(jié)構(gòu)如圖2所示，它由濾光片、熱釋電元件、偏置電阻和場效應管等組成。熱釋電晶體敏感波長范圍為0.2～20 μm，其他波長的紅外光由帶通濾波片濾除，本次實驗是對人發(fā)出的紅外光波進行捕獲。人的體溫為36～37 ℃，所發(fā)出的紅外光波為9.565 6 μm，雙元型的濾光片允許波長為8～12 μm的紅外光波通過，將其他太陽光、燈光所輻射出的光波濾除掉，因此，適合人體檢測。雙元型熱釋電傳感器采用2個相同的晶體元件A0反向串聯(lián)，抵消環(huán)境溫度變化和自身溫度變化所產(chǎn)生的干擾信號。由于熱釋電元件在接收到紅外光波時所產(chǎn)生的電流較弱，因此，在其輸出端并接1個阻值約為104MΩ的大電阻R0，并引入1個N溝道結(jié)型場效應管接成共漏形式，輸出一個標準電平信號[8]。

圖2 雙探測元熱釋電紅外傳感器結(jié)構(gòu)

1.2 ARM微處理器采集原理

本設計的微處理器主要對傳感器陣列的數(shù)據(jù)進行處理，并將處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送給服務器數(shù)據(jù)庫。綜合考慮系統(tǒng)實時性與快速性要求，采用高集成度32位微處理器STM32F407ZGT6，其應用ARM Cortex_M4處理器架構(gòu)，工作頻率可達168 MHz，該芯片內(nèi)部集成FPU和DSP指令，并有192 KB SRAM、1 024 KB FLASH，集成多種定時器供開發(fā)使用，該處理器具備完備的外圍接口供多種其他設備的接入，其中包括112路通用I/O，6路多功能串行通信接口與2路快速CAN總線接口等。系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)如圖3所示，分別為電源模塊、時鐘復位電路、外部存儲擴展模塊與各接口組成。由于采集過程中涉及多路傳感器信號，但處理器內(nèi)部中斷源數(shù)量有限，因此，采用單個處理器外接2組傳感器陣列55001、55002的方式來降低處理器進程的復雜度。

圖3 微處理器接口圖

微處理器通過外部引出I/O口與各傳感器連接，溫度傳感器與氣體傳感器通過處理器自帶通信協(xié)議接口連接讀取采集數(shù)據(jù)，熱釋電紅外傳感器陣列單元信號端直接與微處理器引出的I/O連接，由于傳感器單元內(nèi)部已將光信號轉(zhuǎn)化為電平信號，因此，處理器只需讀取對應傳感器的I/O高低電平狀態(tài)，從而判斷是否有報警信息產(chǎn)生。系統(tǒng)應用循環(huán)掃描的方式判斷各傳感器陣列的狀態(tài)，當有電平變化時則觸發(fā)中斷執(zhí)行數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)發(fā)送。

1.3 系統(tǒng)智能聯(lián)動控制的關聯(lián)過程

聯(lián)動控制是實現(xiàn)綜合自動化的關鍵技術(shù)，聯(lián)動報警數(shù)據(jù)表存儲了牽引變電所內(nèi)二次設備及周界環(huán)境傳感器檢測到的報警數(shù)據(jù)，各報警子系統(tǒng)與輔助監(jiān)控系統(tǒng)通過共享數(shù)據(jù)庫中的信息執(zhí)行報警操作，從而完成系統(tǒng)聯(lián)動的功能。

數(shù)據(jù)庫是實現(xiàn)系統(tǒng)智能聯(lián)動核心，由于在同一時間內(nèi)服務器可能接收到多條數(shù)據(jù)信息，因此，需要快速分解數(shù)據(jù)逐條存入數(shù)據(jù)庫中，執(zhí)行查詢報警故障記錄信息如下：

SELECT Fault_info.TimeStamp，Station_info.* FROM Fault_info LEFT JOIN Station_info ON Fault_info.StationID = Station_info.StationID;

以報警數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為例進行分析，報警包括序列ID、歸屬站所ID、內(nèi)容屬性、單元編號、時間戳、備注信息等，報警信息存入數(shù)據(jù)庫中后，控制器通過數(shù)據(jù)庫分解單一報警信息后執(zhí)行相關控制，數(shù)據(jù)庫SQL插入數(shù)據(jù)信息如下：

“INSERT INTO fault_info(StationID,Attribute,UnitID,time,Remarks)VALUES(‘Num1’,‘入侵’,‘5500’,now(),‘(2.5,5.6)’)”

數(shù)據(jù)庫信息執(zhí)行如圖4所示。

圖4 報警聯(lián)動數(shù)據(jù)庫執(zhí)行過程

系統(tǒng)中服務器數(shù)據(jù)庫通過判斷報警信息的優(yōu)先級別進行數(shù)據(jù)分解，存儲單條報警信息供給控制器服務器訪問，控制器服務器查詢到入侵信息聯(lián)動攝像頭轉(zhuǎn)動到預置點，等待0.1 s輪詢查詢時間后無入侵信息轉(zhuǎn)回初始位置，執(zhí)行下一條報警信息。

2 熱釋電紅外傳感器定位原理與計算

2.1 熱釋電紅外傳感器單元設計

熱釋電紅外傳感器的感應范圍為100°以內(nèi)的圓錐角，感應距離為3～10 m可調(diào)，通常情況下熱釋電紅外傳感器會在接收面前加裝球形菲涅爾透鏡，菲涅爾透鏡的外表面做成光滑的面，內(nèi)表面是六邊形球面組合而成，用來將外界環(huán)境的紅外光匯聚增加感應距離，同時利用各個六邊形球面形成多個匯聚區(qū)域，人體依次經(jīng)過各不同的區(qū)域時熱釋電紅外傳感器接收到變化的能量在內(nèi)部形成電信號，從而實現(xiàn)對人體的檢測。

單個傳感器在上表面的菲涅爾透鏡的作用下增加了檢測的視角廣度，使得傳感器的抗干擾能力降低，并很難確定入侵人員位置信息，難以滿足系統(tǒng)聯(lián)動要求。本文采用RE200B人體熱釋電紅外傳感器，為了減小傳感器的視角在其表面貼加一塊遮光板，具體結(jié)構(gòu)如圖5所示，由于傳感器的邊緣是靈敏區(qū)，因此，選擇遮光板縫隙在其邊緣位置。

圖5 熱釋電紅外傳感器視角

如圖5所示為設計的單個傳感器視角，當給定遮光板寬度時可得最小靈敏角α，測得半徑為r=2.8 m的圓弧范圍內(nèi)，其感應范圍直線距離為d=0.96 m時，裝有遮光板的傳感器視角α≈2arctan(d/(2r))，代入數(shù)據(jù)計算可得α≈19.45°。因此采用單個視角為20°的熱釋電紅外傳感器。

2.2 熱釋電紅外傳感器定位方法

2.2.1 熱釋電單元傳感器交匯區(qū)域邊界坐標計算

結(jié)合前面計算所得到的熱釋電紅外傳感器特性，單個傳感器探測的最大距離為大于10 m，并且探測視角為20°的情況下進行建立坐標系，計算人體所處位置。由于傳感器視角為發(fā)散式感應區(qū)域，因此，在入侵定位時很難實現(xiàn)精準定位。為了解決以上問題，提出了預測節(jié)點路徑定位方法。具體模型如圖6所示，把2個紅外單元所在位置連線的中點設置為坐標原點，紅外感應單元坐標分別假設為A(-a，0)、B(a，0)，A、B兩個單元的被動探測視角交匯區(qū)的頂點分別為P(x,y)、P1(x1,y1)、P2(x2,y2)、P3(x3,y3)4點，此時A、B兩點感應方向外沿線l1、l2與x軸正方向夾角分別為α1，β1，內(nèi)沿線k1、k2與x軸正方向夾角分別為α、β，即當入侵人員在交匯區(qū)W時傳感器單元A與傳感器單元B同時檢測到人體目標，可分別計算出P、P1、P2、P3的坐標。

圖6 單元熱釋電紅外傳感器視角交匯圖

由點P、A與B建立如下方程組：

(2)

解方程(2)可得P點的坐標：

(3)

同理，可以計算出P1、P2、P3點坐標。

2.2.2 SA-MCL定位方法實現(xiàn)

首先，可以由數(shù)據(jù)集合的歷史位置信息通過計算和蒙特卡洛統(tǒng)計模擬，對運動的目標位置進行預測，然后，可以通過報警區(qū)域濾除掉其他方向點，確定位置方向預測點，即通過自調(diào)整并融合預測處理和濾波處理，得到一種SA-MCL處理方法，具體過程如下。

(4)

(5)

由式(4)：f(t′)=xn和式(5)：g(t′)=yn分別在t-1時刻求導，可分別計算出t-1時刻該節(jié)點在X軸和Y軸方向的速度 ,即：

(6)

由式(6)得出在t-1時刻節(jié)點的速度vt-1與X方向夾角θ為：

(7)

(8)

在獲得t-1時刻的運動速度與方向后，根據(jù)樣本點t-1時刻計算當前時刻t點的位置概率，以該時刻的速度vt-1為半徑，θ為中心方向運動，逆時針和順時針各展開π/6得到一個扇形，隨機抽取扇形內(nèi)的n個點進行濾波，如果經(jīng)過濾波后預測點個數(shù)不夠n，可以將扇形的角度加倍，直到找到滿足要求的n個點為止，更新數(shù)據(jù)集合生成預置點位置坐標。

在濾波階段，每個預測點都在傳感器陣列的交匯的區(qū)域內(nèi)，數(shù)據(jù)集合S根據(jù)傳感器報警交匯區(qū)域的位置信息濾除掉不符合濾波條件的采樣點。由于系統(tǒng)定位是結(jié)合傳感器報警區(qū)域Wi所執(zhí)行的，因此，在濾波階段可以通過報警區(qū)域決定位置方向預測點，濾除掉其他方向點，即接收到報警信號后記錄Wi+1邊界點坐標，根據(jù)Wi與Wi+1的坐標關系得出滿足條件的集合預測點，濾除部分節(jié)點后再重新采樣，直至找到n個滿足要求的值為止。

定位的精度是衡量有效性的重要指標，故定位結(jié)果采用均方根誤差來評價定位精度，式(9)中observedt是實測值，predictedt是預測值，均方根誤差表達式如下：

(9)

對預置點目標坐標(x′,y′)與目標實際位置坐標(xi,yi)，求均方根誤差RMSE如下：

(10)

3 周界防護監(jiān)控的實現(xiàn)流程

3.1 微處理器位置數(shù)據(jù)處理流程

熱釋電紅外傳感器陣列在檢測外界環(huán)境時會產(chǎn)生大量的單元檢測數(shù)據(jù)，微處理需要進行快速運算判斷出有效信息與外界干擾信息，同時計算出有效信息中的入侵人員位置。下面以2組傳感器陣列數(shù)據(jù)處理為例展開分析，如圖7所示，2組傳感陣列是由多個傳感器單元組成的檢測視角圖，微處理通過不同編號的傳感器單元檢測數(shù)據(jù)狀態(tài)進行定位入侵人員坐標，利用式(7)、式(8)計算得到位置信息后通過以太網(wǎng)上傳服務器處理，產(chǎn)生報警信號聯(lián)動各子系統(tǒng)報警。

圖7 傳感器陣列交匯預測模型

設計如圖7所示的傳感器陣列交匯模型，建立坐標系計算入侵者位置信息，分別以S1與S2模擬入侵實驗路徑，Y1與Y2是根據(jù)工程應用與SA-MCL算法的預測結(jié)果圖，其中Y2路線中的點001、點002等則是通過SA-MCL計算所得預置點，微處理器具體執(zhí)行過程如圖8所示。

圖8 微處理器數(shù)據(jù)流處理執(zhí)行過程

先對傳感器陣列55001的各個傳感器單元進行狀態(tài)掃描，判斷是否有電平變化，如果接收到電平變化后，則記錄下當前傳感器單元編號，再對傳感器陣列55002的各個傳感器單元依次掃描，同時記錄傳感器陣列55002傳感器單元編號后，執(zhí)行如圖5中數(shù)據(jù)處理與預置點定位計算，得到預置點坐標后上傳服務器。

4 系統(tǒng)性能測試

4.1 場景測試環(huán)境搭建

以2組熱釋電紅外傳感器陣列檢測為例進行試驗，通過微處理器、數(shù)據(jù)服務機、控制機與高速攝像頭球機實現(xiàn)系統(tǒng)聯(lián)動，微處理器使用C語言編程，數(shù)據(jù)服務器與控制機用C++語言編程實現(xiàn)系統(tǒng)控制。

首先建立由數(shù)據(jù)服務器和控制機構(gòu)成的現(xiàn)場監(jiān)控數(shù)據(jù)中心，并以異步查詢的方式作為控制機的數(shù)據(jù)查詢方式，利用服務器數(shù)據(jù)庫管理軟件Navicat Premium查詢數(shù)據(jù)記錄時間。其次是各個單元之間建立通信鏈接，高速攝像頭球機、數(shù)據(jù)服務器、控制機與微處理器要處于同一局域網(wǎng)內(nèi)，IP地址分別為192.168.1.112、192.168.1.115、192.168.1.119與192.1681.199，以此建立數(shù)據(jù)共享機制，系統(tǒng)主要組成部分配置見表1。

4.2 傳感器預測定位捕捉圖像信息的測試

4.2.1 傳感器陣列定位方法的精度測試

為了驗證融合傳感器陣列交匯SA-MCL定位新方法與傳統(tǒng)工程中采用的中點定位法相比較的優(yōu)勢，分別對2種方法進行了實驗對比，即應用融合傳感器陣列交匯SA-MCL定位與邊界中點定位測試，得到的精度結(jié)果如圖9所示。

表1 實驗監(jiān)控測試環(huán)境

圖9 定位精度測試結(jié)果

由圖9可得，采用融合傳感器陣列定位SA-MCL法的定位精度，明顯高于邊界中點定位法，因此，在為生成預置點聯(lián)動攝像頭獲得精確入侵信息時，可獲得更快速和更準確的定位信息。

4.2.2 捕捉圖像中心位置誤差閾值精度測試

攝像頭聯(lián)動捕捉成像的中心位置精度是衡量本監(jiān)控系統(tǒng)性能的重要指標，成像中心位置誤差越小表示定位越精準，意味著系統(tǒng)實時性能越好。圖10為攝像頭捕捉入侵人員在生成圖像中位置的部分模型圖，其中，第3幀為成像中心位置最優(yōu)的情況，第1幀與第5幀是成像偏離中心位置較大的情況。

圖10 捕捉入侵人員位置圖像模型

為了測試傳感器定位精度對攝像頭聯(lián)動捕捉圖像中心位置精度的影響，分別選取融合傳感器陣列SA-MCL法與傳感器陣列交匯算法，對在不同預置點下攝像頭捕捉入侵人員中心位置精度進行測量，實驗選取50幀捕捉圖像進行測試，分別在不同閾值下的精度如圖11所示。

圖11 中心位置在不同閾值下的精度

由圖11可得，在允許中心位置誤差為20 pixel時，采用融合傳感器交匯定位法的成像中心位置精度為0.75，并且在閾值為50 pixel時，融合傳感器交匯定位法捕捉成像中心位置的精度可以達到0.82，明顯高于傳感器交匯定位方法。

4.3 微處理器時延測試

為了測試新方法對系統(tǒng)聯(lián)動時延的影響，將采用融合傳感器陣列SA-MCL方法與中點定位法對微處理器時延特性進行測試，通過測試單個預置點、2個預置點等多個預置點的情況進行分析，查詢時延通過報文獲得，測試結(jié)果如圖12所示。

圖12 微處理器時延測試

結(jié)果表明，應用融合傳感器陣列交匯SA-MCL方法可有效地提高系統(tǒng)運行效率，比傳統(tǒng)工程采用的中點法效果更加明顯。其中，SA-MCL方法在生成5個預置點以下時略優(yōu)于中點法，在多個預置點情況下有明顯優(yōu)勢。

5 結(jié)論

(1)針對高鐵牽引變電所現(xiàn)有周界防范監(jiān)控系統(tǒng)對周界入侵信息定位不準，提出了應用融合傳感器陣列交匯SA-MCL法，通過測試實驗驗證了該方法明顯優(yōu)于邊界中點定位法。同時，根據(jù)新方法獲取入侵圖像在閾值為50 pixel的中心位置精度可達0.82，驗證了該方法的可行性。

(2)應用微處理器執(zhí)行融合傳感器陣列交匯SA-MCL法與中點法進行處理器耗時測試，結(jié)果表明，應用融合傳感器陣列交匯SA-MCL法執(zhí)行時延較短，隨著系統(tǒng)預置點的增加時延相對越短，可以高效實現(xiàn)系統(tǒng)快速定位處理。