Es wird ein Verfahren zur Hinderniserkennung für ein Schienenfahrzeug (81) beschrieben. Bei dem Verfahren zur Hinderniserkennung für ein Schienenfahrzeug (81) werden 3D-Bilddaten (3D-SD) von einem Umgebungsbereich (U) des Schienenfahrzeugs (81) erfasst. Weiterhin werden 2D-Bilddaten (2D-BD) auf Basis der 3D-Bilddaten (3D-BD) erzeugt. In den 2D-Bilddaten (2D-BD) werden Schienen (S) detektiert und lokalisiert. Außerdem werden Tiefendaten (T) in den 2D-Bilddaten (2D-BD) auf Basis der 3D-Bilddaten (3D-BD) ermittelt. Die 2D-Bilddaten (2D-BD) werden in linienartige Bildsegmente (BS) mit jeweils einem Schienenabschnitt mit einer konstanten Tiefe (T(S)) eingeteilt. Dann wird ein Tiefenwert (T(P)) eines Pixels (P) eines linienartigen Bildsegments (BS) außerhalb der Schienen (S) mit dem jeweiligen Tiefenwert (T(S)) der Schienen (S) verglichen. Weiterhin wird in Abhängigkeit davon, ob die Differenz (ΔT) des Tiefenwertes (T(P)) des Pixels (P) zu dem Tiefenwert (T(S)) der Schienen (S) einen vorbestimmten Schwellwert (SW) überschreitet, ermittelt, ob der Pixel (P) Teil eines die Geländeebene überragenden Objekts (O) ist. Schließlich wird in Abhängigkeit von einer Position und/oder detektierten Bewegung des Objekts (O) ermittelt, ob das Objekt (O) ein potenzielles Kollisionshindernis (KH) darstellt. Es wird auch eine Hinderniserkennungseinrichtung (70) beschrieben. Ferner wird ein Schienenfahrzeug (81) beschrieben.

    A method for detecting obstacles for a rail vehicle (81) is described. The method for detecting obstacles for a rail vehicle (81) involves 3D image data (3D-SD) being captured from an area (U) surrounding the rail vehicle (81). Furthermore, 2D image data (2D-BD) are generated on the basis of the 3D image data (3D-BD). Rails (S) are detected and localized in the 2D image data (2D-BD). Additionally, depth data (T) are determined in the 2D image data (2D-BD) on the basis of the 3D image data (3D-BD). The 2D image data (2D-BD) are divided into linear image segments (BS), each having a rail section with a constant depth (T(S)). A depth value (T(P)) of a pixel (P) of a linear image segment (BS) outside the rails (S) is then compared with the respective depth value (T(S)) of the rails (S). Furthermore, depending on whether the difference (ΔT) between the depth value (T(P)) of the pixel (P) and the depth value (T(S)) of the rails (S) exceeds a predetermined threshold value (SW), it is determined whether the pixel (P) is part of an object (O) projecting above the level of the terrain. Finally, depending on a position and/or a detected movement of the object (O), it is determined whether the object (O) is a potential collision obstacle (KH). An obstacle detection device (70) is also described. Furthermore, a rail vehicle (81) is described.

    Un procédé de détection d'obstacles pour un véhicule ferroviaire (81) est décrit. Le procédé de détection d'obstacles pour un véhicule ferroviaire (81) implique des données d'image 3D (3D-SD) capturées à partir d'une zone (U) entourant le véhicule ferroviaire (81). En outre, des données d'image 2D (2D-BD) sont générées sur la base des données d'image 3D (3D-BD). Des rails (S) sont détectés et localisés dans les données d'image 2D (2D-BD). De plus, des données de profondeur (T) sont déterminées dans les données d'image 2D (2D-BD) sur la base des données d'image 3D (3D-BD). Les données d'image 2D (2D-BD) sont divisées en segments d'image linéaires (BS), ayant chacun une section de rail avec une profondeur constante (T(S)). Une valeur de profondeur (T(P)) d'un pixel (P) d'un segment d'image linéaire (BS) à l'extérieur des rails (S) est ensuite comparée à la valeur de profondeur respective (T(S)) des rails (S). En outre, selon que la différence (ΔT) entre la valeur de profondeur (T(P)) du pixel (P) et la valeur de profondeur (T(S)) des rails (S) dépasse ou non une valeur seuil prédéterminée (SW), il est déterminé si le pixel (P) fait partie d'un objet (O) faisant saillie au-dessus du niveau du terrain. Enfin, en fonction d'une position et/ou d'un mouvement détecté de l'objet (O), il est déterminé si l'objet (O) est un obstacle de collision potentielle (KH). La présente invention concerne également un dispositif de détection d'obstacles (70). La présente invention concerne en outre un véhicule ferroviaire (81).


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    Titel :

    HINDERNISDETEKTION IM GLEISBEREICH AUF BASIS VON TIEFENDATEN


    Weitere Titelangaben:

    OBSTACLE DETECTION IN THE TRACK AREA ON THE BASIS OF DEPTH DATA
    DÉTECTION D'OBSTACLES DANS LA ZONE DE VOIE SUR LA BASE DE DONNÉES DE PROFONDEUR


    Beteiligte:

    Erscheinungsdatum :

    29.12.2022


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch


    Klassifikation :

    IPC:    B61L Leiten des Eisenbahnverkehrs , GUIDING RAILWAY TRAFFIC / G06V



    Hindernisdetektion im Gleisbereich auf Basis von Tiefendaten

    HARTMANN BENJAMIN / HUANG SAN-YU / VIDAL MIGALLON IRINA | Europäisches Patentamt | 2022

    Freier Zugriff

    HINDERNISDETEKTION IM GLEISBEREICH AUF BASIS VON TIEFENDATEN

    HARTMANN BENJAMIN / HUANG SAN-YU / VIDAL MIGALLON IRINA | Europäisches Patentamt | 2023

    Freier Zugriff

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