应用研究
与皮
铁路交通环境中视频系统的应用与技术特征
杨晓霞
(北京铁路局北京通信段北京100000)
摘要：文章首先针对铁路系统中的视频蓝控需求进行了说明，而后就红外夜视和图像识别两种核心技水在铁路环境中的应用微出深入讨论关键词：铁路环境视频应用
文献标识码：A
中图分类号：TP391.41
文章编号:1007-9416(2013)08-0112-01
就铁路工作环境的运行特征看，安全与高效是当前并存在该环境中的主题。为了适应当前经济和社会的发展，铁路运输速度不断提升，于此同时出现的安全需求也成为一个函待解决的问题。在铁路工作环境中，诸多核查措施以及通信手段都服务于安全这一最终目标，只有在安全的基础之上实现的效率才具有实际的意义。而在
铁路环境的安全系统中，视赖占据着极为总要的一席之地。 1铁路系统中的视频监控需求
在铁路系统中，安全是主要的问题，面视额监控技术，在很大程度上就是为了加强其安全特征的。视频系统帮助数据中心的工作人员不必行千里，就可以在办公桌前获知铁路运输环境中可能存在的危机和潜在问题，对于提升整个运输系统的安全水平有着毋庸置疑的积极意义。
从需求角度看，单纯视频监控系统关注的重点在于铁路运输环境内部的状况，首先在于对于天气信息的获取量然天气预报已经能够提供十分详实的数据作为铁路运输展开的重要依据，但就实际的情况看，仍然会存在很大不足。这主要是由于气象数据是基于区域的数据，从地理角度看缺乏一定的精度，而列车行驶环境中所面临的的天气状况则要求更为细致，固此天气状况以及复杂的地质环境可能会发生的灾害等，首先被纳人到视频监控的职责范围之内。
其次则是对于运输环境的维护，包括对于铁轨大体状况的监控以及对于环境外部闯人。对于高速行驶的列车而言，任何外部闯人的物体都足以造成严重伤害，这无论对于列车还是对于乘客而言都是如此，因此需要对行驶环境展开严密控制，包括外部人的不明人员以及动物，此外对于因自然环境而卷人行驶环境中的石块等也应当予以及时发现。这些都必然会成为铁路交通环境视频监控的重要任务。
2铁路环境中视频应用的核心技术浅析
在铁路工作环境中，视频监控系统追布整个铁路运输体系的角角落落，在这个庞大的视赖通信体系之中，应用着当前最为先进的技术，也正是这些核心技术，铁路视频监控的存在才能更有价值。因此想要对视频系统的应用有更为深入的理解，首先应当对其采用的核心技术以及其相应特征有所了解。
在视频系统相关的技术体系中，数据库，数据传输技术等作为基础性的数据支持，通常不将其纳人到视赖系统的核心范畴中。相应地，将红外线夜视技术以及图像识别技术等作为视频系统的核心技术对待，这些技术在视频系统的运行过程中，以及对视赖数据进行应用的过程中不可或缺，成为帮助视频系统发挥作用的重要模心
首先是红外夜视技术，目前对于铁路交通环境面言，最为重要的是全天候对于环境的监视。不同于公路交通系统，高速公路上的监控需要准确抓拍到快速运动的车辆，但是在铁路环境中，只需要对列车运行环境进行监控，列车则不作为重点拍摄对象。因此高清摄像头在铁路环境中并非不可或缺，但是全天候的监控从客观上要求红外夜视技术参与应用。此种技术对于夜晚无其他环境光源帮助
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的情况下实现监控效果的提升，并且对于雨雪天气以及雾霾等天气环境都能够实现较好应对，通常可视距离可以达到1一2km左右。目前在市场上的红外夜视技术工有三种，即：被动红外成像技术、基于红外灯的主动红外夜视技术，基于激光器的主动红外夜视技术。其中被动红外成像技术主要适用于对夜间的运动物体进行监控，在环境监控方面略逊一筹，基于红外灯的主动红外夜视技术通常用于 300m以内环境的监控，但其故障率较高，技术主体相对脆弱，并不适用于野外工作环境面基于激光器的主动红外夜视技术从技术发展角度看相对较为成熟，目前已经发展出红外激光照明器灯、超低照度彩转黑摄像机、红外夜视专用监控镜头三大部分，能够在夜间实现较好照明和更远距离监控，并且其野外寿命也十分理想。通常激光灯的寿命可以达到10000小时以上，而摄像机则能够有效实现白天与夜晚不同光线需求，利用滤光片的切换实现高质量成像，以及焦距的有效调整，都能够在铁路工作环境中获得良好效果
一个在铁路视频系统中发挥着重要作用的技术则是职能图另一
像识别技术。对于铁路工作系统而言，最为重要的在于对列车运行环境中的不良因素进行识别从而形成预警信息，但是在实际工作过程中，铁路系统延伸我国南北疆域，因此即使架设起相应的视频监控网络，也难以单纯借由人力发现整个系统中存在的问题，因此需要借助于人工智能来对采集到的视频信息进行识别。除了常规结合
天气状况而
成的更为局部和精细的天气信息以外，图像识别技术
还执行图像分割技术，计算机对采集到的图像进行分割，从而获取到具有实际意义的图像区城并且与数据库进行比对，实现对图像的认知和解读。在分割的过程中，灰度特征、纹理特征、额色特征以及图像的运动特征等都会成为操作的依据，并且因此衍生出基于区域的分割技术、基于边缘的分割技术以及基于模糊技术的图像分割，且各自呈现出不同的工作特征，基于区域的图像分割技术主要是考虑到图像区域内部的相似性来区分不同区域，此种分割方法具有定的抗噪声能力，是目前图像分割领域较为常用的算法。而基于边缘的图像分割技术则是在边缘特征相对显著的前提下进行的，但抗噪声能力相对较弱。模榭技术更加倾向于数学算法，但是目前仍然
不够成熟，还在不断的改进过程中。 3结论
在铁路交通环境中，视频监控系统发挥着至关重要的安全保卫作用。因此，在工作中比如对其核心技术加以重视，密切关注相关技术领域发展动态，有的放失展开研究，积极引人先进思想，为建立更
为安全稳定的铁路运输环境打下坚实基础。参考文献
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[2]陈雷.铁路货车信息化应用技术额论[M].北京：中国铁造出版社， 2010.