基于无人机机场和智能视觉算法的铁路货场安全巡检研究

需求的背景和应用场景

铁路货场作为物流运输的关键节点，承担着货物装卸、中转及存储等重要任务。在铁路货站的日常运营中，对货车车厢的精准定位以及装车、卸车过程中的作业规范性监控是至关重要的。传统的手飞无人机监测方式虽然在一定程度上实现了对货场的监控，但在自动化程度、数据存储与管理、数据分析效率以及远程操作便捷性等方面均存在明显不足。这些局限性不仅影响了监控的实时性和准确性，还增加了运营成本，降低了货场作业的整体效率。 随着新一代信息技术的快速发展，全自动作业的无人机机场凭借其维护成本低、易部署、可靠性强等显著优势，逐渐成为铁路货场安全巡检的新选择。通过引入无人机机场与智能视觉算法的结合，可以实现对货场作业区域的全面、高效、智能化监控，有效解决传统监控方式存在的痛点问题，提升货场的安全性和作业效率。

要解决的关键技术问题

本研究旨在解决以下关键技术问题：

1. 无人机航线自动生成算法：研究如何根据铁路货场的实际布局、作业区域及监控需求，自动生成无人机的最优飞行航线。该算法需考虑无人机的飞行能力、避障需求及监控覆盖度等因素，确保无人机能够高效、安全地完成巡检任务。
2. 基于边缘计算设备的数据采集-处理-分析实时预警体系：构建一套集数据采集、处理与分析于一体的实时预警系统。该系统需利用边缘计算设备的高效计算能力，对无人机采集的图像、视频等数据进行快速处理与分析，及时发现并预警货场作业中的不规范行为或安全隐患。
3. 智能视觉算法的优化与应用：研究如何优化智能视觉算法，使其能够更准确地识别货车车厢、集装箱、人员及车辆等目标，并对作业过程中的违规行为进行智能判断与预警。同时，算法还需具备自适应能力，以适应不同货场环境及光照条件的变化。

效果要求

本技术需求的实施将带来以下效果：

1. 提升巡检效率与准确性：通过无人机机场与智能视觉算法的结合，实现货场作业区域的全面、高效监控，显著提升巡检效率和准确性。
2. 增强货场安全性：实时预警系统能够及时发现并预警作业中的不规范行为或安全隐患，有效预防安全事故的发生，保障货场人员及财产的安全。
3. 降低运营成本：全自动作业的无人机机场维护成本低，且易部署、可靠性强，能够显著降低货场的监控成本。
4. 推动技术创新与产业升级：本研究将集成新一代信息技术、无人机技术及智能视觉算法等多领域技术成果，推动铁路货场安全巡检技术的创新与产业升级，提升货场作业的智能化水平。 通过联合开发的方式，我们期待与合作伙伴共同攻克上述关键技术问题，推动基于无人机机场和智能视觉算法的铁路货场安全巡检技术的研发与应用，为铁路物流行业的安全、高效运营提供有力支撑。