机车超视距瞭望系统标书技术方案
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超速抓拍系统方案技术方案目录第一章系统总体设计 31.1需求分析 31.2系统简介 41.3设计依据 51.4设计原则和目标 61.5系统构成 81.6技术特点及指标 11其次章系统设计 132.1前端系统设计 132.1.1前端子系统构建的关键点 142.1.2核心系统设备 15第三章设备配置清单〔以一个监测点双向 4 车道为例〕21第一章系统总体设计1.1需求分析车辆超速驾驶行为是引发交通事故的重要因素,也是普遍存在的问题。
由于车速快,司机对路面状况、前方车辆、行人等各种状况的反响时间短,同时由于车速快而导致在发生紧急状况时制动距离长,轻者造成追尾,车辆受到损坏;重者导致人身伤亡,给社会和家庭带来重大损失和苦痛。
据统计,交通事故中有 10%以上是由于超速而引起的。
准时觉察超速,并对其进展批判、教育、经济惩罚是削减超速违法行为、维护道路安全的重要手段。
因此,必需实行有效手段,严峻治理违法超速行驶行为,使驾驶员严格按道路限速规定要求行驶,削减由于超速引起的交通事故与违法现象。
由此可见利用现代高技术,建设一套完善的超速驾驶行为自动记录和取证、惩罚系统,是实现有效的交通治理和监控,降低超速交通事故的主要手段。
系统建成后,可有效检测和记录各路段超速行驶的车辆,对违法行驶驾驶员进展教育和惩罚,最终到达让驾驶员自觉遵纪守法、遵章驾驶的目的,在降低交通事故发生率,提高安全和畅通行车力量等方面具有深远的意义。
智能超速抓拍系统应用雷达测速仪、变频摄像机和智能视频触发技术,对行驶车辆(8km/h-320km/h)进展全天候 24 小时连续监控,对违法超速行驶车辆进展抓拍,获得清楚的车辆全貌图像和车牌图像,同时在超速车辆的图像上,记录车辆违章的时间、地点以及车速。
1.2系统简介智能超速抓拍系统承受仅有4°的小角度雷达测速,自动识别全部通过设定区域内的车辆,监测其行驶速度,完全避开了使用其它广角度雷达受相邻车道车辆影响测速不准确因素;当检测出违章超速行驶车辆时,将违章车辆号码、时间、地点、车速等信息叠加到图片上并实时传送到中心或后端检查站,同时将系统抓拍到的该车两幅图片,经远程传输后存入后端工控机并依据用户需要供给终端触摸屏查询。
铁路调小机车视频监控系统技术标准1 、范围本标准规定了铁路调小机车视频监控系统的结构、功能、资源标识、信息传输以及主要设备的技术标准、运行环境等。
本标准适用于铁路管内更改、大修项目调小机车视频监控系统的招投标、设备安装、竣工验收等,并作为制定运营维护管理标准的依据。
2 、规范性引用文件GB/T25119-2010轨道交通机车车辆电子装置TB/T1333.1-2002铁路应用机车车辆电气设备第一部分:一般使用条件和通用规则TB/T1333.2-2002铁路应用机车车辆电气设备第二部分:电工器件通用规则《铁路综合视频监控系统技术规范(V1.0)》《内燃机车车上检修工艺》3 、系统概述调小机车视频监控系统由车载IP摄像机、车载视频显示处理装置、地面上传回放装置等组成,具有作业现场的音视频记录和回放功能,实现对机车乘务员和调车人员现场作业情况及作业环境的监控。
该系统采用嵌入式计算机、H.264音视频压缩编码等技术,基于LinuxOS,实现现场多路音视频信息的实时存储、浏览和上传,并可通过路局音视频监控系统远程调用。
4 、主要功能a) 车载系统功能:1) 支持宽幅供电;2) 提供局域组网;3) 支持音视频信息获取及存储;4) 支持实时视频播放;5) 支持北斗卫星定位跟踪;6) 允许视频通道设置及屏幕切换等。
b) 服务器功能:1) 构造管理信息库系统,记录所有接收的终端上传现场信息;2) 支持基本信息的管理与展示。
c) 终端功能:1) 采用PC机,基于WindowsOS;2) 提供音视频播放;3) 通过设定的U盘或SSD读写器,支持音视频文件上传;或通过Wifi无线网络,支持实时视频上传等。
d) 具备外接硬盘或U盘同步转储功能(外接硬盘、U 盘需要专用);e) 外接硬盘或U盘存储数据文件实现电脑直接访问(主机内热插拔SSD硬盘需要解码上传专用设备);f) 视频图像调阅实现多画面同步播放;g) 视频文件提取LKJ数据,包含机车运行基础数据(机车、车次、速度、公里标、时间等信息);5 、主要技术指标a) 工作温度:-25℃~70℃;b) 工作电源:DC77~135V;c) 摄像机:130万像素高清,POE供电;d) 主机:支持8路音视频输入,支持双主机显示;e) 视频编码方式:H.264;f)传输协议:TCP/IP。
道路监控投标书尊敬的招标方:感谢贵方提供参与本次道路监控系统建设项目的投标机会。
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我们将部署一系列高清摄像头、感应器和数据分析软件,以实现实时监控、交通流量分析、事故检测和应急响应等功能。
二、技术方案1. 高清摄像头:采用最新技术,确保图像清晰,夜间监控效果良好,覆盖关键路口和路段。
2. 感应器网络:部署车辆检测器、速度监测器等感应器,实时收集交通数据。
3. 数据分析平台:利用人工智能算法对收集的数据进行分析,提供交通态势预测和优化建议。
4. 应急响应系统:建立快速反应机制,一旦发现异常事件,立即通知相关部门进行处理。
三、实施计划1. 项目启动:完成项目团队组建,进行现场勘查和技术方案细化。
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项目实施过程中,我们将严格按照ISO9001质量管理体系进行操作。
此外,我们提供两年的免费维护和技术支持服务,确保系统的长期稳定运行。
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此致敬礼[公司名称][联系人][联系电话][电子邮箱][日期]。
铁路机车快速超视距障碍物识别算法向荣;蒋荣欣【摘要】To deal with real-time obstacle detecting over-the-horizon on rail line,this paper devised a fast over-the-horizon obstacle recognition algorithm,which consists of three parts.Edge detection is used to preprocess according to texture features.Tracks are located by finding the longest connected domain projection based on the longitudinal extension characteristics of two tracks.Finally,obstacle position is located by difference of foreground and background pixels,following by computingits scale and distance.Experiments showed that this algorithm costs average 43 ms per recognition of one frame with a recognition rate at 90.%针对超视距情况下,铁路行车路障监控的实时性问题,提出了一种快速超视距障碍物识别方法.先利用纹理特征进行快速预处理与边缘检测;再利用铁轨的纵向延展特点,用搜索连通域投影最长的方法定位铁轨区域并建立检测窗;并行的用帧差法比较当前帧与检测窗识别出障碍物,最后利用IPM模型计算障碍物大小与距离.实验结果表明,在确保90.3%识别率的前提下,本算法识别障碍物平均耗时43 ms.【期刊名称】《湘潭大学自然科学学报》【年(卷),期】2013(035)002【总页数】6页(P103-108)【关键词】障碍物识别;超视距;逆透视映射【作者】向荣;蒋荣欣【作者单位】浙江大学仪器科学与技术学系,浙江杭州310027;浙江大学仪器科学与技术学系,浙江杭州310027【正文语种】中文【中图分类】TP391.41铁路是我国主要的现代化交通工具,对经济、社会和科技发展,满足人民物质和文化生活需要起着非常重要的作用.但由于地震、水灾、车辆故障、公路铁路道口等突发事件等,大大小小的铁路交通事故频发不断.驾驶员接收的大部分突发事件信息都来自车外,在超视距或能见度不好时,驾驶员观察障碍物信息就显得十分困难.我国列车平均时速200km/h,最高时速可达480km/h,这对2km以内超视距障碍物识别算法的实时性提出了很高的要求.目前,国外的路轨检测系统虽然已经有较成熟的产品,但大多是向待检测方位发出激光、磁感应、超声波等信号,通过传感器检测反射信号,如美国的Sperry Rail Service公司的磁感应超声波铁轨检测车,但该方法只能对较大体积,有一定高度的障碍物进行检测.基于图像检测障碍物识别技术研究在公路领域起步较早,它通常有道路识别[1],道路标志识别[2],障碍物识别[3~7]几个方面.铁路方面,美国ENSCO公司研制的VIS轨道视频检查系统比较有影响力,但其功能并不成熟,超视距处理效果欠佳.我国铁路铁轨间距具有高度结构化特点,轨间距及轨宽具有非常严格的标准,所以通常借助于颜色、纹理、边缘等特征进行铁轨检测,对轨道障碍物的识别通常采用帧差法或者光流法[8~10].本文针对机车障碍物检测的实时性要求,展开超视距列车前方图像信息分析,提出了一种铁路机车障碍物识别方法.拟用远程红外热成像与CCD图像传感技术超视距获得前方图像信息,并在此基础上进行图像处理与模式识别技术,将前方障碍物及沿线路行车信息自动提供给驾驶人员,在进一步提高行车安全的同时,也避免了驾驶人员人工观察的辛苦和误差.不仅使交通参与者以最佳的效率完成任务,而且还能大大减小伤亡事故发生.1 铁路IPM模型基于视频处理的铁轨障碍物定位不同于磁感应超声波的识别方式,前者依据接受反射信号的时间来推算障碍物的距离.而视频图像中,由于摄像机视角拍摄会造成畸变现象,障碍物在图像中的位置和距离并不是简单的线性关系.为了准确定位障碍物的距离,本文采用Bertozzi等基于1991年由 Mallot等[11]提出的逆透视映射的方法(inverse perspective mapping,IPM).文献[11]中详细介绍了IPM方法及其在车道线检测和障碍物检测中的应用.该原理建立了图像坐标系下的二维场景与世界坐标系下的真实三维场景的转换关系.由于IPM经过精确的标定,其结果可以真实且准确地重现交通场景,极大的消除摄像机的视角拍摄造成的畸变,为定位障碍物距离提供可靠的理论依据.由图1所示,建立坐标系,IPM转换公式如下所示[12]:其中m、n分别为摄像机的拍摄图像宽和高,r、c分别为图像平面中像素点所在的行和列,h为摄像机距离地面的高度(一般位于机车首节车厢顶部,距离约为4.4m);α为摄像机视角的1/2;θ为摄像机安装的俯角.2 障碍物识别算法设计考虑到摄像机拍摄具有帧延续性,因此确定铁轨区域,建立检测窗可以极大的缩小障碍物搜索范围,避免对每一帧图像进行铁轨检测的处理,降低时间复杂度,从而提高识别速度.本文采取了铁轨动态建模的算法设计,如图2所示.利用在短时间内背景基本不变的特点,将采集到的图像码流的起始部分取一帧作为背景帧.考虑到实时性要求,可以从中分割出包含障碍物检测区域的检测窗,这样每次检测将只在检测窗中进行,可以大大缩减障碍物检测时间.对每一帧作障碍物检测处理,然后将后续帧与背景的信息进行加权求和,更新为新的背景.另外,每隔20s识别铁轨区域,重构检测窗,完成铁轨动态建模任务.由于这个过程只需要进行加权加运算,时间复杂度很低,故能够有效的加快识别速度.另外,这种背景建模方式不需要对弯道进行特殊处理,在弯道的情况下也能动态更新出背景.2.1 预处理与边缘检测在铁路视频图像序列获取、传输和接收过程当中,难免会受到各种因素的干扰而存在噪声,影响铁轨检测的精度.为了降低噪声干扰,必须对图像进行预处理.另外,由于采用的是黑白CCD摄像头,省去了灰度化的步骤,也降低了时间开销.预处理具体步骤如下:a)给当前处理帧加上时间信息,以备存档;b)去掉摄像机采集图像的边框,这些地方经常会是全黑或者全白的像素;c)采用低通高斯滤波进行图像去噪.边缘检测是突出图像纹理细节的关键,它的处理效果直接决定了铁轨的定位是否准确.本文实验了Roberts,Sobel,Prewitt,Canny,Gauss-Laplace常用的边缘检测算子,从处理效果,时间消耗上进行比较.结果可参看表1与图3.表1 640×480分辨率下各边缘检测算法对比Tab.1 Time spent of edge detections in 640×480类别 Roberts Sobel Prewitt Canny Gauss-Laplace用时/ms 32 44 46 121 34由图3可见,Roberts,Sobel,Prewitt,Canny处理后的铁轨完整度高,可识别度高.而Gauss-Laplace的铁轨与路基的区分度不够,无法采用.另考虑到Roberts的时间复杂度低于其他算法,故本文采用Roberts边缘检测识别铁轨.2.2 铁轨定位经过边缘检测,可以发现,铁轨具有明显的纵向延伸性.利用这个特点,可以对图像中的连通域进行Y轴方向的投影,取投影最长的两个连通域为双轨.但是,图像中连通域的数量很多,直接进行二值化检测连通域时耗太长.可以采用形态学滤波,不仅增强铁轨连通域的连续性,而且加快铁轨定位速度,采用的具体方法如下:a)垂直方向压缩为原来的1/4,水平方向压缩为原来的1/2,增强铁轨的连续性;b)改进Otsu算法自适应二值化图像;c)形态学开运算;d)连通域检测,并同时计算当前连通域的Y轴方向投影长度,并记录最长的两个连通域;e)填充两轨之间的像素,建立检测窗.边缘检测算法虽然能够强化图像中的边缘细节,但对铁轨的连通性有所破坏,为了解决这个问题,可将图像水平与垂直方向压缩,在不影响图中物体形态的同时,增加连通体如铁轨的完整性,同时也可以将后续处理的时耗大大降低.本文改进Otsu算法,在与传统Otsu算法效果基本一致的情况下,使时耗降低为原来的1/8.假设边缘检测后的图像均值为方差计算如下:对于黑底白字图片,r1为背景像素比例,g1为背景灰度,r2为字符像素比例,g2为字符灰度.为把白字从黑底中分离出来,选取假定阈值式中字符像素点所占比例r1/r2可以通过字符点阵数据估算,经统计该比例约为0.15.然后利用整个区域的均值和方差进行M与C的近似.计算公式如下:采用T1作为可能的二值化分割阈值,上下放宽10个灰度值进行最大类间方差处理得到准确的分割阈值.在步骤d)中,在每一次连通域检测中引入了铁轨预判定机制,简单地说,就是筛掉像素和过少的连通域,避免重复计算Y轴投影的时耗.经过以上步骤,铁轨间区域的检测窗就可以建立了,为了更加安全,检测窗水平方向向铁轨外沿放大10%,用以检测近轨障碍物.结果如图4所示.2.3 障碍物判定识别与定位路轨上的障碍物是列车行进过程中随机出现的、形状特征无法预测,故很难给障碍物下一个明确的定义.本文认为,一切高于铁轨平面的物体定义为列车前方障碍物,具体判定与识别步骤如下:a)提取当前帧的检测窗区域;b)与背景帧进行逐像素差分;c)改进Otsu算法自适应二值化图像;d)形态学开运算;e)将去噪结果与二值化的检测窗进行或运算;f)提取障碍物的连通域,进行大小及距离计算;g)发送控制信号进行预警,并将该帧压缩存档.在识别了铁轨,建立检测窗后,只需要关注检测窗的区域.首先将当前帧与背景帧进行差分,与铁轨识别一样,也进行自适应二值化与开运算的操作,以减少高频噪点干扰.将去噪的结果与检测窗区域进行或运算,即若铁轨中间有不明物体时,或运算结果为1,反映在图像上为白色物块,则可以认定该物块为障碍物.接下来,搜索所有的障碍物连通域,并记录连通域Y轴方向上的最小像素坐标值rmin,假定该值为物体最接近铁轨的坐标,利用公式(1)则可以计算出该障碍物与机车的距离:假定障碍物为平面体,可推导出图像中障碍物的像素点和与其切面面积关系约为:其中式(10)~(13)中,m、n分别为摄像机的拍摄图像宽和高,rmin为连通域Y轴方向上的最小像素坐标值;h为摄像机距离地面的高度;α为摄像机视角的1/2;θ为摄像机安装的俯角;αu与αv参见公式(3)和(4).最后,汇总当前帧的时间信息T,障碍物的切面面积S,距离机车的距离L,给无线模块发送预警信号.同时通知DSP压缩该帧图像,结合以上报警参数存入数据库,完成预警.3 实验结果与分析在一段弯道铁路上,采用分辨率为640×480的CCD摄像机进行拍摄,添加障碍物进行系统有效性检验.3.1 铁轨识别图5(a)为内存中存储的背景帧,每一轮障碍物识别后,当前帧会以0.3%的加权值叠加更新,此权值越大背景更新的速度就变快.图5(f)为Roberts边缘检测后二值化的结果,Otsu二值化具有很强的自适应性,处理后铁轨具有很强的可分离性.但是,由图中可见,两条铁轨的完整连接性都被边缘检测破坏.图5(g)中,将图像进行纵、横向4∶2压缩后,进行最长两条连通域的识别就可以得到完整的铁轨区域,如图5(h).最后,填充两轨间区域,建立检测窗,如图5(i)所示,整个铁轨识别过程平均耗时415ms.表2为该视频分辨率下本文铁轨识别关键步骤与其他文献[8~10]的比较.表2 铁轨定位算法时耗对比Tab.2 Time spent of location algorithmms灰度化需要 24 不需要步骤其他文献耗时/ms 本文算法耗时/0边缘检测 Canny 121 Roberts 32压缩图像不压缩直接Otsu二值化 9 141垂直水平压缩比4∶2再Otsu二值化 893二值化传统Otsu二值化 893 改进Otsu二值化1073.2 障碍物识别图5(b)为当前帧的原始图像.在实验了多个间隔时间后,可以发现间隔帧数较小时处理任务量较大,间隔帧数设置过大时,弯道往往不能实时更新,准确的反应路况.最后本文的间隔帧数为15帧.图5(c)利用帧差法处理当前帧与背景帧,再进行二值化,差分结果在铁轨区域和OSD区域有明显差值.而检测窗的引入良好的解决了差分铁轨外区域的不必要时间消耗与虚警情况.经过前景图和背景图的差分之后,利用形态学开运算对其中的高频小噪点进行滤除,得到图5(d).最后与检测窗区域进行与运算判定出障碍物,实验安装的摄像机视角α为4°,俯角θ为3°,通过IPM模型得算得距离为151m,与实际的160m较为接近.整个障碍物检测过程平均耗时43ms,检测窗的建立极大减少了障碍物的识别时间.从表3可以看出,识别准确率为90.3%,误报率为6.6%,漏报率为3.1%.表3 障碍物检测结果Tab.3 Obstacle detection result处理视频帧数有障碍物总帧数识别正确总帧数误报帧数漏报帧数1 128 778 1 019 74 354 结束语提出了一种基于智能图像分析的快速障碍物识别方法,针对超视距检测列车前方障碍物的实时性,获取障碍物大小及位置等难点问题进行了研究.文中提出的铁轨动态建模方式使铁轨识别与障碍物识别并行处理,降低了处理器的识别运算任务,压缩图像后连通域识别铁轨方法能快速有效定位铁轨区域,改进的快速Otsu算法能极大加快二值化的处理速度,利用IPM模型获得障碍物的距离与大小都具有很强的参考价值.该算法在识别率90.3%的前提下,障碍物识别平均耗时43ms.参考文献[1]宋蕾.复杂地形下的道路识别[J].计算机应用研究,2012,29(10):3 964.[2]刘义杰,张湘平,谭霜.基于视觉注意机制的交通路标检测方法[J].计算机应用研究,2012,29(10):3 960.[3]沈志熙,黄席樾,杨振宇,等.基于Boosting的智能车辆多类障碍物识别[J].计算机工程,2009,35(14):241.[4]宋怀波,何东健,辛湘俊.基于机器视觉的非结构化道路检测与障碍物识别方法[J].农业工程学报,2011,27(6):225.[5]郭江涛.矿井机车防撞系统障碍物识别方法[J].工矿自动化,2012,1:26.[6]杨振宇,黄席樾,沈志熙,等.一种新的智能车辆前方障碍物识别方法研究[J].计算机应用与软件,2010,27(7):17.[7]杨欣,沈志熙,黄席樾,等.智能车辆在城区交通场景中的多类障碍物识别[J].重庆大学学报,2009,32(7):757.[8]超木日力格.机车司机视野扩展系统及路轨障碍物检测的研究[D].北京:北京交通大学,2012.[9]宋娟.路轨自动检测系统及障碍物识别技术的研究[D].杭州:浙江大学,2008.[10]陈若望.列车前方障碍物图像检测算法研究[D].成都:西南交通大学,2012.[11]MALLOT H A,BULTHOFF H H,LITTLE J J,et al.Inverse perspectivemapping simpofies optical flow computation and obstacledetection[J].Biological Cybernetics,1991,64(3):177-185.[12]JOHNSON E,HAMBURGER puter vision class project[R].Weekly Report,CS532016320,2007.。
特别策划·铁路科技保安全高速列车司机超视距监控预警系统应用研究宁和平(中国铁路西安局集团有限公司,陕西西安710054)摘要:当铁路沿线突发自然灾害时,若高速列车临近灾害发生点,司机不能及时获知前方危情信息,无法及时采取应急措施,可能造成重大安全事故。
研究提出高速列车司机超视距监控预警新型方法,设计由铁路灾害监测无线高速共享专网子系统、铁路防洪视频监控子系统、车载灾害视频监控子系统、铁路灾害危情智能识别子系统组成的高速列车司机超视距监控预警系统。
对高速列车在隧道等复杂环境下车地高速数据传输、铁路灾害车地协同监控预警、铁路灾害危情自动识别预警等关键技术进行阐述,并完成车地协同监控灾害技术验证。
结果表明,该系统可提升高速列车司机面对突发灾害的应急处置技术水平,增强铁路突发灾害的应对和防灾减灾能力,有效避免司乘人员伤亡,有助于推进铁路防洪点无人化值守进程。
总结该系统的应用与验证情况,可为我国铁路防洪防灾工作提供参考。
关键词:高速列车;铁路隧道口;灾害监测;车地高速数据传输;车地协同;危情智能识别中图分类号:U270 文献标识码:A 文章编号:1001-683X(2023)10-0122-06 DOI:10.19549/j.issn.1001-683x.2023.03.14.0010 引言随着我国铁路建设的推进,铁路综合视频监控系统对铁路行车安全的保障作用日益明显。
铁路线路具有其复杂性,存在较多隧道及曲线路段。
相对于开阔地带,该类路段司机目视范围更小、列车实时掌握前方路况的需求更高。
当前,我国高速铁路线路基本全线布设综合视频监控系统,普速铁路也在重点防洪点布设铁路防洪视频监控系统,以确保能够实时监控各铁路隧道口、防洪点的路况[1-2]。
铁路沿线地质灾害具有突发性较强、发生时间短等显著特征。
灾害发生时,接近发生点的高速列车司机无法及时获知防灾监控视频或告警信息,易撞上坍体、泥石流;即使接收到减速或停车通知,也可能由基金项目:中国铁路西安局集团有限公司科学技术研究开发计划项目(2022JG302)作者简介:宁和平(1972—),男,总工程师,高级工程师。
高清雷达测速系统设计方案目录第一章公司简介 (4)第二章高清雷达测速系统 (5)一、测速方案设计: (5)二、系统功能 (5)三、系统特点 (6)第三章手持抓拍雷达测速仪 (7)一、产品功能特点 (7)二、主要技术指标 (8)三、三种工作模式 (9)四、技术优势 (10)五、技术指标 (12)第四章车辆监测用微波测速雷达的可靠性设计 (13)一、可靠性设计的主要基本参照文件 (14)二、测速雷达可靠性设计的目的和意义 (14)三、可靠性设计的基本思路 (16)四、系统级可靠性设计 (16)五、电路级可靠性设计 (18)六、结构级可靠性设计 (23)七、综合级可靠性设计 (26)八、可靠性预检验 (27)第五章雷达测速仪的原理 (29)一、雷达测速仪的原理 (29)二、测速雷达主要系利用都卜勒效应(Doppler Effect)原理 (30)三、测速雷射种类 (31)第六章雷达原理 (32)第七章雷达测速 (34)一、概述 (34)二、基本原理 (35)三、与雷达之比较 (37)四、结语 (38)第八章流动测速雷达解决方案 (39)一、流动测速雷达工作原理 (39)(1)磁感应检测器(多为埋设式检测系统) (39)(2)波频车辆检测器(多为悬挂式检测系统) (40)(3)视频检测器 (41)二、雷达探测器工作原理 (41)第九章机动车雷达测速仪检定装置 (43)一、系统简介 (43)二、系统组成及工作原理 (44)三、技术规格 (49)四、运行条件 (50)五、安全措施 (50)六、系统优越性 (51)八、使用说明 (52)第十章基于KITOZERP的雷达测速监控系统的设计 (52)一、设计思想和系统框图 (53)二、系统硬件设计 (53)三、软件设计 (57)4、实验结果与数据分析 (58)第十一章雷达与激光测速仪的工作原理 (60)一、激光测速仪 (60)二、激光与雷达测速的比较 (61)第十二章一体化雷达测速仪 (85)第十三章手持拍照型雷达测速仪 (87)一、手持式雷达测速仪系统功能: (87)二、手持式雷达测速仪系统组成 (88)三、手持式雷达测速仪技术特点 (89)四、手持式雷达测速仪系统优势 (90)五、手持式雷达测速仪技术指标 (90)第十四章雷达测速知识普及 (91)一、普通雷达探测器 (91)二、电子狗 (92)三、 GPS雷达探测器 (93)四、结论 (94)第十五章移动测速(雷达探头) (95)一、【功能】 (95)二、雷达测速仪结构 (96)第十六章雷达测速是个什么概念 (97)第十七章窄波雷达测速仪 (98)一、窄波雷达测速仪KITOZER-90N (98)二、产品特性 (98)三、技术指标 (99)第十八章固定雷达测速仪 (100)一、固定雷达测速仪KITOZER-90 (100)二、技术参数: (100)三、产品性能优异表现 (102)四、应用范围 (103)第十九章移动雷达测速仪 (103)一、移动雷达测速仪KITOZER-90L (103)二、电子警察抓拍专用雷达测速仪 (103)第二十章手握式警用雷达探速器 (105)第二十一章车流量统计雷达测速器 (107)车流量统计雷达测速器KITOZER-66 (107)第二十二章车载雷达探速器 (109)第一章公司简介公司成立至今,坚持以领先的技术、优良的商品、完善的售后服务、微利提取的原则服务于社会。
超视距控制方案引言超视距控制是一种指挥控制系统,在这种系统中,操作人员可以通过传感器获取目标信息,并通过通信系统将指令传达到远距离的目标。
超视距控制技术在许多领域都有广泛的应用,如军事、无人机、工业自动化等。
本文将介绍超视距控制的基本原理、应用场景以及相关的技术方案。
超视距控制的基本原理超视距控制系统通常由三个主要部分组成:传感器、通信系统和控制中心。
传感器用于采集目标的信息,如位置、速度、姿态等。
通信系统负责将采集到的信息传输到远距离的目标,并将指令传达给目标。
控制中心则负责处理信息并生成相应的指令,以实现对目标的控制。
超视距控制系统的核心思想是通过传感器采集目标的信息,并通过通信系统将这些信息传输到远距离的目标。
在传感器方面,常用的技术包括雷达、红外线传感器、摄像头等。
这些传感器可以提供目标的位置、速度、姿态等信息。
在通信系统方面,常用的技术包括无线电通信、卫星通信等。
这些通信系统可以将采集到的信息传输到远距离的目标,并将指令传达给目标。
控制中心通常由计算机系统组成,可以处理传感器采集到的信息,并生成相应的指令,以实现对目标的控制。
超视距控制的应用场景超视距控制技术在多个领域都有广泛的应用。
其中最常见的应用场景之一是军事领域。
在战争中,超视距控制系统可以帮助指挥员获取目标的信息,并将指令传达给远距离的目标。
这样可以增加作战的效率和安全性。
此外,在无人机领域,超视距控制技术可以实现对无人机的控制和监控。
无人机可以通过传感器获取目标信息,并通过通信系统传输到操作中心,实现对无人机的遥控操作。
除了军事和无人机领域外,超视距控制技术还在工业自动化中得到了广泛应用。
在工业生产中,超视距控制系统可以监控和控制生产过程中的各种设备和系统。
操作人员可以通过超视距控制系统获取设备的信息并对其进行远程控制。
这样可以提高生产效率和安全性。
超视距控制的技术方案超视距控制技术的实现涉及多个技术领域。
以下是一些常用的技术方案:1. 传感器技术超视距控制系统需要使用各种传感器来采集目标的信息。
铁路监控系统施工招投标方案1. 项目背景随着社会的快速发展,铁路运输作为一种重要的交通方式,起到了连接各个地区的重要作用。
为确保铁路运输安全、提高运输效率,铁路监控系统的建设变得日益重要。
本文档旨在编写一份铁路监控系统施工招投标方案,为相关公司提供参考。
2. 项目目标本项目的目标是建设一套高效、安全的铁路监控系统,以实现以下目标:•实时监控铁路线路、车辆、设备等情况,及时发现故障并采取有效措施;•提供精确的数据分析和报告,为决策提供科学依据;•实现铁路运输的自动化和信息化,提高运输效率和安全性。
3. 投标要求为使投标公司能更好地理解、准备和提交投标方案,以下是参与投标的要求和流程:3.1. 资质要求•具备相关铁路监控系统建设经验;•具备相关技术团队和专业人才;•具备相关资质证书和合法经营资格。
3.2. 投标文件要求投标文件应包括以下内容:1.公司简介:包括公司的背景、规模和经验介绍;2.技术方案:详细描述铁路监控系统的构建和功能,包括硬件设备、软件系统和数据分析等;3.施工方案:详细描述施工过程、时间节点和质量保障措施;4.技术团队:介绍负责本项目的技术团队成员及其相关经验;5.报价:明确项目报价和工期。
3.3. 投标评估标准投标将综合考虑以下方面:1.公司背景和经验;2.技术方案的可行性和创新性;3.施工方案的合理性和可靠性;4.技术团队的实力和经验;5.项目报价的合理性和竞争力。
4. 投标流程以下是本次铁路监控系统施工招投标的流程:1.发布招标公告,邀请相关公司参与投标;2.投标公司准备完整的投标文件;3.投标公司提交投标文件;4.投标评审委员会对投标文件进行评审;5.确定中标公司,并进行商务洽谈;6.签署合同,开始施工。
5. 技术要求铁路监控系统应满足以下技术要求:1.数据采集:实时监测铁路运输线路、车辆和设备的状态,并将数据传输到监控中心;2.数据处理:对采集到的数据进行处理和分析,提供精确的报告和预警信息;3.软件系统:具备友好的用户界面和操作体验,支持数据可视化和查询分析功能;4.系统稳定性:具备高可靠性和稳定性,能够长时间稳定运行;5.安全性和保密性:保护系统数据和用户信息的安全性和隐私性。
机场高空瞭望及热成像仪系统设计解决方案技术设计方案介绍设计单位:广州莱安智能化系统开发有限公司网站:地址:广州市天河区中山大道建中路5号天河软件园海天楼3A06 用户服务中心:Tel: 85574628 85574638 85698805 85698850联系人:周先生:欢迎来电索取详细方案或来电洽谈业务,免费提供设计方案,价格实惠我司开发以及生产大量的热成像仪系统,欢迎各界人士批发以及代理。
目录一、机房热成像仪监控系统概述 (3)二、目前各个机场相继建设的周界防范系统具有问题 (3)三、影响该技术手段实施的主要原因 (4)四、机场环境的优势和劣势 (4)五、机场的安防管理是非常有价值 (5)六、软硬件技术复杂性 (5)七、机场各类监控管理应用的可能性 (6)八、热成像仪在机场的应用 (9)一、机房热成像仪监控系统概述随着中国航空业的发展,各地都在兴建、扩建机场,飞机出行已经成为中国老百姓的商务、旅游出行首选。
飞机高效、快捷的运输手段在带来便利的同时也成为治安事件乃至恐怖袭击的“重点地区”。
因此机场的安全防范系统建设历来是中国乃至全世界关注的热点。
从当前国内外机场安防系统建设的情况来看、安检、登机、周界、航站楼监控都是必不可少的环节。
随着国际恐怖主义活动的加剧,针对机场停机坪、油库、机库的监控也在逐步加强。
但是从以上的这些应用中我们不难发现当前的机场安防监控,特别是视频监控更多的是注重于区域性质的管理,中国还鲜有机场能完成真正意义上的多功能、“面”、“点”结合的、具有准全天候工作的视频监控手段。
所有乘客可接近的建筑、登机桥、停机坪等区域,我们都可定义为安全禁区。
而遇到的问题是飞机会不断地从“非安全区”到“安全区”,机场内的车辆、人员等也会不断地在进出“安全禁区”。
虽然在不同区域出入口都有各种类型的报警监测方式,但是只有视频监控才能让操作员了解现场的情况。
二、目前各个机场相继建设的周界防范系统具有问题而目前各个机场相继建设的周界防范系统也具有如下问题:目前的周界防范方法主要通过在围界上安装各种探测传感器:对射、震动电缆、红外探测器、埋地电缆等进行报警探测,联动周界摄像机对现场情况进行监控。
机车超视距瞭望系统
郑州宏钜电子科技有限公司2014年11月11日
目录
1项目概述 (2)
1.1背景及意义 (2)
1.2设计依据 (2)
2系统设计方案 (3)
2.1.系统总体框图 (3)
2.2.系统原理方框图 (7)
3地面和车载主要组成单元 (8)
3.1.高清工业摄像机 (8)
3.2.数据传输和接收模块 (8)
3.3.系统供电单元 (9)
3.4.系统唤醒单元 (9)
3.5.数据存储单元 (9)
1 项目概述
1.1背景及意义
据不完全统计,例如在京广线郑州局所管辖的范围内,停电停运1分钟造成的直接经济损失达到60万元,一旦发生重大行车事故,将会造成重大的经济损失和不良的社会影响,因此保证机车行驶过程的行车安全意义重大。
由于一些人为或非人为的因素给机车的正常运行也带来了故障隐患,例如铁路沿线的违规施工,人为对铁路设施的有意识或无意识的破坏,铁路沿线的危树,山体滑坡,涵洞桥梁上的危险物,穿越接触网的横过线,以及恶劣天气状况下如大风、大雨、大雪影响等等。
在一些天气状况不好,以及弯道、涵洞口等的特殊地方,给机车的瞭望工作带来困难。
加上铁路几次提速后,机车的速度越来越高,制动距离也越来越远,当瞭望的司机发现前方路况有险情的时候,已经错过了最佳的制动时机,有可能酿成的事故。
为此,郑州局机务处、新乡机务段联合郑州宏钜电子科技有限公司针对易发生行车事故的铁路沿线的重点区段,推出了机车超视距瞭望系统。
该系统紧密结合铁路运输业务需求,采用全嵌入式结构,系统稳定可靠、使用方便,适宜推广。
为机车司机提供线路情况的事前预测,提供最直观的资料。
最大程度上避免事故的发生,为铁路的正常运输提供有力的支持。
1.2设计依据
本系统设备的设计、制造、检查、试验和验收除了满足本技术规格书的要求外,还符合如下标准:
GB191-2000《包装储运图示标记》
GB2887-1989《计算场地技术条件》
GB4208-1993《外壳防护等级》
G.703-1991 《数字接口的物理特性/电气特性》
GB1583-79《彩色电视图像传输标准》
GB50198-94《闭路监视电视系统工程技术规范》
GB/T17626 《电磁兼容》
2 系统设计方案
2.1.系统总体框图
图2-1 总体设计框架图
当机车行驶到事故多发区段(如桥梁、隧道、弯道以及易发生滑坡、塌方地点)前两公里时,车上装配的车载设备实时的接收前方监控点的视频,以此来判断前方线路是否存在隐患,司机可根据险情提前采取避险措施,防止重大行车事故的发生。
以下图片供参考:
上图为大洪水在冲毁四川广汉段石亭江宝成线大桥东南侧的河堤后,大桥中段两根桥墩相继倾斜、倒塌。
正在跨桥的西安至昆明K165次列车陡然脱轨
在出现上述险情地段,如果安装有机车超视距瞭望系统,完全可以把发生行车事故的可能性降到最小或避免!
系统原理方框图
图2-2 系统原理图
系统原理介绍:
车载设备:
接收单元:实时接收最近前方监控区段的无线视频信号。
浏览单元:监控区段的高清实时录像的预览。
数据存储单元:监控区段高清录像的本地存储;
最近监控区段呼叫单元:向前方最近的监控区段地面设备发起唤醒信号,唤醒地面系统。
地面设备:
发射单元:实时的发送本监控区段的高清视频。
视频采集单元:采集实时的监控区段的高清视频。
系统唤醒单元:实时监控机车发来的信号,选择合适的时机唤醒地面系统。
系统供电电源:为前端设备提供长时间的不间断电源。
机务段:
后期编辑和处理:在数据进入数据库之前,预先对拍摄记录的视频数据进行整理。
数据服务器:对重点区段的录像处理成流媒体的格式存储,作为重要档案。
同时支持多用户的远程浏览。
客户端:机车后期下载下来的视频数据,通过网络传输,可供多人浏览。
3 地面和车载主要组成单元
3.1.高清工业摄像机
(1) 拍摄对象
◆实时的铁路重要区段的视频信息。
(2) 监控内容
◆铁路相关的铁路沿线的供电设施等有没有人为的破坏,或者有没有动物的
破坏。
◆铁路沿线的基本地形地貌有没有因气候、天气、地质灾害等原因而发生变
化,例如洪水、山体滑坡导致路基冲毁等;
◆靠近铁路沿线的建筑、桥洞、跨线桥点等特殊点有无异常。
(3) 设计指标
◆摄像机安装在铁路的接触网支柱、电力杆或对其他合适的位置。
◆每个监控点有效监控范围内200米~500米;
◆全天候工作。
3.2.数据传输和接收模块
◆无线通讯。
◆带宽1M以上。
◆通讯距离,大于2公里。
3.3.系统供电单元
◆采用太阳能电池+锂电池供电。
3.4.系统唤醒单元
◆采用无线方式。
◆通讯距离大于4公路。
3.5.数据存储单元
◆采用磁盘存储。
◆支持XX小时的存储量。
3.6.机务段设备
3.7.数据服务器
◆数据服务器主要是实现采集的视频图的存储和管理,提供通过和图形图像处
理系统实现对外提供视频数据的访问。
3.8.客户端
◆通过时间点检索、浏览历史重点部位视频监控信息。