技术领域
本公开涉及铁路监视系统、铁路监视设备、铁路监视方法和非暂时性计算机可读介质。
背景技术
通常人工地执行铁路的异常检测。例如，操作者通过目视检查，监视山体滑坡的发生，动物、人等进入高速铁路等。然而，当人工地执行铁路的异常检测时，需要花费大量的成本和时间，异常的发现和处理可能会被延迟。
此外，通过铺设在铁路上的计轴器执行在铁路上的火车的行驶状态。然而，存在因停电、接触中断等影响而导致的计轴器复位问题。
因此，最近提出了用于监视铁路中的异常和在铁路上的火车的行驶状态的系统(例如，PTL 1至3)。
在PTL 1和2所述的技术中，沿着铁路铺设光纤，通过对光纤中的散射光进行频率分析来检测在铁路上的火车。此时，在特别希望检测火车的区域中形成多个环路，以这种方式包围该区域，提高了光纤的检测灵敏度。
在PLT 3所述的技术中，沿着铁路铺设光纤，通过在光纤中感应出的声信号，检测铁路的异常(例如，岩崩、山体滑坡等)和在铁路上的火车的行驶状态。
引用列表
专利文献
【PLT 1】日本专利申请公开No.2018-114790
【PLT 2】日本专利申请公开No.2018-114792
【PLT 3】日本未审查专利申请公开(PCT申请译文)No.2018-504603
发明内容
技术问题
然而，由于在PLT 1和2中描述的技术检测在铁路上的火车，因此PLT 1和2中描述的技术仅仅是通过形成多个环路以这种方式包围期望检测火车的区域来提高光纤的检测灵敏度的技术。
此外，PLT 3中所述的技术通过在对光纤施加强应力时监视声信号来执行铁路的异常检测。
因此，存在如下问题：尽管可以检测到铁路的极端状态，诸如岩崩、山体滑坡等，但是难以检测对光纤的应力几乎没有影响的状态。
同时，近年来，由于物联网(IoT)等的发展，对检测铁路的各种环境变化等的需求也不断增加。然而，铁路的环境变化等很可能不会出现在对光纤的应力的显著变化中。
此外，PTL 3中描述的技术通过监视声信号来执行铁路上的火车的行驶状态的检测。因此，存在难以检测没有火车行驶以及火车停止的状态的问题。
因此，本公开的目的是解决上述任何问题，并且提供一种能够高精度地检测铁路的异常状态或在铁路上的火车的行驶状态的铁路监视系统、铁路监视设备、铁路监视方法和非暂时性计算机可读介质。
技术解决方案
根据一个方面的一种铁路监视系统，包括：
铺设在铁路上的包括通信光纤的线缆；
接收单元，所述接收单元被配置为从包括在线缆中的至少一根通信光纤接收光信号；以及
检测单元，所述检测单元被配置为基于所述光信号，检测根据所述铁路的状态的模式，并且基于所检测的根据所述铁路的状态的模式，检测所述铁路的异常状态
根据一个方面的一种铁路监视设备，包括：
接收单元，所述接收单元被配置为从包括在铺设在铁路上的线缆中的至少一根通信光纤接收光信号；以及
检测单元，所述检测单元被配置为基于所述光信号，检测根据所述铁路的状态的模式，并且基于所检测的根据所述铁路的状态的模式，检测所述铁路的异常状态。
根据一个方面的铁路监视方法是一种铁路监视设备的铁路监视方法，所述方法包括：
从包括在铺设在铁路上的线缆中的至少一根通信光纤接收光信号；以及
基于所述光信号，检测根据所述铁路的状态的模式，并且基于所检测的根据所述铁路的状态的模式，检测所述铁路的异常状态。
根据一个方面的一种非暂时性计算机可读介质是一种存储程序的非暂时性计算机可读介质，所述程序用于使计算机执行：
从包括在铺设在铁路上的线缆中的至少一根通信光纤接收光信号的过程；以及
基于所述光信号，检测根据所述铁路的状态的模式，并且基于所检测的根据所述铁路的状态的模式，检测所述铁路的异常状态的过程。
本发明的作用
根据上述方面，可以获得能够以高精度检测铁路的异常状态的效果。
附图说明
图1是图示根据示例性实施例的铁路监视系统的配置的一个示例的图。
图2是图示根据示例性实施例的铁路监视系统的配置的一个示例的图。
图3是图示在根据示例性实施例的铁路监视系统中，在方法A1中使用的根据铁路的状态的模式的一个示例的图。
图4是图示在根据示例性实施例的铁路监视系统中，在方法A1中使用的根据铁路的状态的模式的一个示例的图。
图5是示出在根据示例性实施例的铁路监视系统中，通过方法A3的机器训练的一个示例的图。
图6是图示根据示例性实施例的异常水平信息的一个示例的图。
图7是图示在根据示例性实施例的铁路监视系统中，在方法B1中使用的根据铁路上的火车的行驶状态的模式的一个示例的图。
图8是图示在根据示例性实施例的铁路监视系统中，在方法B1中使用的根据铁路上的火车的行驶状态的模式的一个示例的图。
图9是图示在根据示例性实施例的铁路监视系统中，在方法B1中使用的根据铁路上的火车的行驶状态的模式的一个示例的图。
图10是图示在根据示例性实施例的铁路监视系统中，在方法B1中使用的根据铁路上的火车的行驶状态的模式的一个示例的图。
图11是图示在根据示例性实施例的铁路监视系统中，在方法B1中使用的根据铁路上的火车的行驶状态的模式的一个示例的图。
图12是图示在根据示例性实施例的铁路监视系统中，通过方法B3的机器训练的一个示例的图。
图13是图示在根据示例性实施例的铁路监视系统中，在方法C1中使用的根据铁路上的火车的状态的模式的一个示例的图。
图14是图示在根据示例性实施例的铁路监视系统中，在方法C1中使用的根据铁路上的火车的状态的模式的一个示例的图。
图15是图示在根据示例性实施例的铁路监视系统中，在方法C2中使用的根据铁路上的火车的状态的模式的一个示例的图。
图16是图示根据示例性实施例的火车信息的一个示例的图。
图17是图示根据示例性实施例的可以基于由检测单元检测到的铁路和火车的异常状态实现的应用的一个示例的图。
图18是图示根据示例性实施例的实现铁路监视设备的计算机的硬件配置的一个示例的框图。
图19是图示根据示例性实施例的铁路监视系统的操作流程的流程图。
图20是图示根据另一示例性实施例的铁路监视系统的一个示例的图。
图21是图示根据另一示例性实施例的铁路监视系统的另一示例的图。
图22是图示根据另一示例性实施例的铁路监视系统中的光纤感测单元的布置的一个示例的图。
图23是图示根据另一示例性实施例的铁路监视系统中的光纤感测单元的布置的另一示例的图。
图24是图示根据另一示例性实施例的铁路监视系统中的光纤感测单元的布置的又一示例的图。
图25是图示根据另一示例性实施例的铁路监视系统中的光纤感测单元的布置的又一不同示例的图。
图26是图示了根据图22的铁路监视系统中的光纤线缆断开期间的光纤感测单元的操作的一个示例的图。
图27是图示了根据图23的铁路监视系统中的光纤线缆断开期间的光纤感测单元的操作的一个示例的图。
图28是图示了根据图25的铁路监视系统中的光纤线缆断开期间的光纤感测单元的操作的一个示例的图。
具体实施方式
下面将参考附图描述本公开的示例性实施例。
<实施例>
<示例性实施例的配置>
首先，将参考图1和图2描述根据本示例性实施例的铁路监视系统的配置示例。
如图1所示，根据本示例性实施例的铁路监视系统检测铁路10的异常状态，并且包括光纤线缆20和铁路监视设备33。此外，如图2所示，根据本示例性实施例的铁路监视系统还检测在铁路10上的火车的行驶状态。
光纤线缆20沿铁路10铺设。在图1中，光纤线缆20铺设在铁路10下方，但不限于此，光纤线缆20也可以铺设在铁路10的一侧等。此外，此时，对于特别希望被检测的铁路10的位置，可以封闭地安装光纤线缆20，使得以这种方式铺设光纤线缆20的同时形成例如环路。这样，可以提高铁路10中的异常检测率，也可以提高在铁路10上的火车的行驶状态的检测精度。
光纤线缆20是由一根或多根通信光纤包覆而成的线缆，其一端拉入通信运营商站楼30内。
根据本示例性实施例的铁路监视系统通过使用将光纤用作传感器的光纤感测技术来检测铁路10的异常状态和在铁路10上的火车的行驶状态。
具体而言，脉冲光被入射到通信运营商站楼30内的光纤线缆20所包括的通信光纤上。然后，由于脉冲光通过通信光纤在铁路10的方向上传输，对于每个传输距离都会发生反向散射光。反向散射光经由同一通信光纤返回到通信运营商站楼30。
在本文中，铁路10在火车行驶、发生滑坡等时发生振动，并且将铁路10的振动传递到通信光纤。此外，当发生火灾等时，铁路10的温度上升，并且铁路10的温度变化也被传递到通信光纤。此外，当发生铁路10的异常等时，铁路10产生不寻常的声音，并且声音的变化也被传递到通信光纤。因此，在通信光纤中，根据铁路10的状态(例如，有无发生山体滑坡和岩滑；有无动物、人等的进入；有无火灾发生；有无地震发生；有无铁路10和火车损坏；有无不寻常的声音发生；有无强风(例如，包括台风和龙卷风)发生、有无发生水灾等)、在铁路10上的火车的行驶状态(例如，类型、位置、速度、加速/减速等)，以及在铁路10上的火车的异常状态(例如，损坏、劣化等)，传递铁路10的振动、温度和声音的模式发生改变。
因此，返回到通信运营商站楼30的反向散射光包括根据铁路10的状态的模式、根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式以及根据在铁路10上的火车的状态的模式。在图1的示例中，返回到通信运营商站楼30的反向散射光包括根据在铁路10上各个位置的状态的模式、根据在铁路上的火车的行驶状态的模式10，以及根据在铁路10上的火车的状态的模式。
根据本示例性实施例的铁路监视系统通过使用包括在返回到通信运营商站楼30的反向散射光中的根据铁路10的状态的模式，检测铁路10的异常状态(例如，发生山体滑坡和岩滑；动物、人等的进入；发生火灾；发生地震；铁路10和火车的损坏；发生不寻常的声音；发生强风；发生水灾等)。
此外，根据本示例性实施例的铁路监视系统通过使用被包括在返回到通信运营商站楼30的反向散射光中的根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式，检测在铁路10上的火车的行驶状态(例如，类型、位置、速度、加速/减速等)。
此外，根据本示例性实施例的铁路监视系统通过使用被包括在返回到通信运营商站大楼30的反向散射光中的根据在铁路10上的火车的状态的模式，检测在铁路10上的火车的异常状态(例如，损坏、劣化等)。
在本文中，上述铁路监视设备33设置在通信运营商站楼30内部。铁路监视设备33是新安装的用于实现本示例性实施例的设施。
铁路监视设备33是除了包括作为光纤感测装置的功能之外，还包括检测铁路10的状态的功能的设备。具体地，铁路监视设备33包括光纤感测单元331和检测单元332。光纤感测单元331是接收单元的一个示例。
光纤感测单元331使脉冲光入射在光纤线缆20中包括的至少一根通信光纤上。脉冲光在铁路10的方向上传输。此外，光纤感测单元331从与脉冲光入射在其上的通信光纤相同的通信光纤接收反向散射光。从铁路10的方向接收反向散射光。
此时，如上所述，由光纤感测单元331接收的反向散射光包括根据铁路10的状态的模式、根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式以及根据在铁路10上的火车的状态的模式。此外，在图1的示例中，光纤感测单元331以时间序列接收发生在铁路10上的各个位置的反向散射光。
因此，当光纤感测单元331接收到反向散射光时，光纤感测单元331首先确定铁路10上发生反向散射光的位置。此外，光纤感测单元331检测所确定的位置中的振动状态、温度状态、声音状态等。
此外，检测单元332基于光纤感测单元331对反向散射光的处理结果，检测根据铁路10上的所确定的位置的状态的模式，并且基于所检测的模式，检测铁路10上所确定的位置的异常状态。此外，检测单元332基于光纤感测单元331对反向散射光的处理结果，检测根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式，并且基于检测到的模式，检测在铁路10上的火车的行驶状态。此外，检测单元332基于光纤感测单元331对反向散射光的处理结果，检测根据在铁路10上的火车的状态的模式，并且基于检测到的模式，检测在铁路10上的火车的异常状态。
因此，当光纤感测单元331接收到反向散射光时，在下文中，将首先描述确定反向散射光发生的位置的方法。
在本示例性实施例中，光纤感测单元331基于脉冲光入射到通信光纤上的时间与从同一通信光纤接收到反向散射光的时间之间的时间差来确定反向散射光发生的发生位置。此时，光纤感测单元331利用上述的较小时间差，确定更靠近光纤感测单元331的发生位置。
接着，在下文中，将描述检测单元332中检测铁路10的异常状态的方法。
(A1)方法A1
首先，将参考图3和4描述检测铁路10的异常状态的方法A1。图3和4图示了当火车通过铁路10上的特定位置时，铁路10的振动数据(横轴是时间，纵轴是振动强度)。此外，图3图示了正常铁路10的振动数据，而图4图示了随着经过的时间而发生异常(诸如劣化)的铁路10的振动数据。
光纤感测单元331执行确定发生从通信光纤接收到的反向散射光的铁路10上的位置的处理。此外，光纤感测单元331通过分布式声学传感器、分布式振动传感器、分布式温度传感器等检测反向散射光，执行检测所确定的铁路10上的位置的振动状态、温度状态、声音状态等的处理。
因此，检测单元332基于光纤感测单元331对反向散射光的处理结果，检测根据铁路10的状态的模式。此时，检测单元332可以通过检测在铁路10中发生的振动强度的波动、振动位置和振动次数的变化等，来检测振动的动态波动模式。此外，检测单元332还检测铁路10中发生的声音和温度的动态波动模式，由此检测单元332可以以更高的精度检测铁路10的复杂独特模式并且检测劣化状态。在本文中，具体而言，如图3和4所示检测铁路10的振动数据。
如图3和4所示，铁路10的振动数据是根据铁路10的异常状态而变化的动态振动模式。具体地，发生异常的铁路10的振动数据(图4)具有大于正常铁路10的振动数据(图3)的振幅强度。
因此，当检测单元332检测到铁路10的异常状态时，检测单元332首先检测铁路10的振动数据(例如，图3和4)。接下来，检测单元332基于铁路10的振动数据中的振幅强度，检测铁路10的异常状态。
(A2)方法A2
接下来，将描述检测铁路10的异常状态的方法A2。
在本方法A2中，检测单元332保存对应表，其中，根据铁路10的状态的模式与铁路10的状态彼此相关联。因此，当检测单元332检测到铁路10的异常状态时，检测单元332首先检测根据铁路10的状态的模式。接下来，检测单元332通过使用上述对应表，确定与根据铁路10的状态在上文检测到的模式相关联的铁路10的状态，来确定铁路10是否处于异常状态。
(A3)方法A3
接下来，将描述检测铁路10的异常状态的方法A3。
在本方法A3中，检测单元332对根据铁路10的状态的模式执行机器训练(例如，深度训练等)，并且通过使用机器训练的训练结果(初始训练模型)来检测铁路10的异常状态。
首先，将参考图5描述本方法A3中的机器训练的方法。在本文中，将描述训练方法，该训练方法把在铁路10上距光纤感测单元331的距离为xx[km]、yy[km]和zz[km]的三个位置处的模式作为监督数据。
如图5所示，检测单元332输入作为指示铁路10上的三个地点处的异常程度的异常水平信息的监督数据以及根据三个地点的状态的模式(步骤S1和S2)。图6图示了作为监督数据的异常水平信息的一个示例。注意，图6图示了异常程度随着异常水平具有更大数值而进一步发展。此外，异常水平信息由检测单元332保存。
接下来，检测单元332对两者执行匹配和分类(步骤S3)，并且进行监督训练(步骤S4)。以这种方式，获得初始训练模型(步骤S5)。初始训练模型是当输入根据铁路10的状态的模式时，从其输出铁路10的状态的模型。
接下来，将描述在本方法A3中检测铁路10的异常状态的方法。
当检测单元332检测到铁路10的异常状态时，检测单元332首先检测根据铁路10的状态的模式。接下来，检测单元332将该模式输入到初始训练模型中。以这种方式，检测单元332获取铁路10的状态作为初始训练模型的输出结果，由此检测单元332确定铁路10是否处于异常状态。
接着，在下文中将描述在检测单元332中，检测在铁路10上的火车的行驶状态的方法。
(B1)方法B1
首先，将参考图7至11描述检测在铁路10上的火车的行驶状态的方法B1。图7至11是图示根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式的一个示例的图。
检测单元332基于光纤感测单元331的处理结果，检测根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式。具体地，如图7至11所示，检测根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式。
在下文中，将详细地描述在图7至11中所示的根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式。注意，模式本身在图7至11中类似。
在图7至11中，横轴指示距光纤感测单元331的距离，纵轴指示经过的时间。当火车行驶并且光纤感测单元331检测到火车的振动时，由图表上的线表示火车的行驶。例如，由图表上的一条对角线表示火车在经过的时间内的行驶。在下文中，将该线称为“检测信息线”。可以基于检测信息线，检测火车的行驶方向、行驶速度、加速/减速、行驶火车的数量、行驶间隔等。
例如，如图7所示，可以基于检测信息线的方向来检测火车的行驶方向。在图7的示例中，位于区域A的火车和位于区域B的火车具有不同的行驶方向。
此外，如图8所示，可以基于圆圈区域中的检测信息线的数量来检测行驶火车的数量。
此外，如图9所示，可以基于圆圈区域中的检测信息线的倾斜度来检测火车的行驶速度。
此外，如图10所示，可以基于对角表示的多条检测信息线之间的间隔来检测火车的行驶间隔。
此外，如图11所示，可以基于圆圈区域中的检测信息线的倾斜度来检测火车的加速/减速。
以这种方式，图7至11中所示的模式变为根据在铁路10上的火车的行驶状态的动态模式。
因此，当检测单元332检测在铁路10上的火车的行驶状态时，检测单元332首先检测根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式，如图7至11所示。接下来，检测单元332通过图7至11中描述的方法来检测在铁路10上的火车的行驶状态。进一步地，检测单元332可以通过图7至11中描述的方法来检测在铁路10上的多辆火车的行驶状态。
(B2)方法B2
接下来，将描述检测在铁路10上的火车的行驶状态的方法B2。
在本方法B2中，检测单元332保存对应表，其中，根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式与在铁路10上的火车的行驶状态彼此关联。因此，当检测单元332检测在铁路10上的火车的行驶状态时，检测单元332首先检测根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式。接下来，检测单元332通过使用上述对应表，确定与上文获取的根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式相关联的在铁路10上的火车的行驶状态。
(B3)方法B3
接下来，将描述检测在铁路10上的火车的行驶状态的方法B3。
在本方法B3中，检测单元332对根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式执行机器训练(例如深度训练等)，并且通过使用机器训练的训练结果(初始训练模型)来检测在铁路10上的火车的行驶状态10。
首先，将参考图12描述本方法B3中的机器训练的方法。
如图12所示，检测单元332输入指示在铁路10上的火车的行驶状态的监督数据，以及根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式(步骤S11和S12)。
接下来，检测单元332对两者执行匹配和分类(步骤S13)，并执行监督训练(步骤S14)。以这种方式，获得初始训练模型(步骤S15)。初始训练模型是当输入根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式时，从其输出火车的行驶状态的模型。
接下来，将描述在本方法B3中检测在铁路10上的火车的行驶状态的方法。
当检测单元332检测在铁路10上的火车的行驶状态时，检测单元332首先检测根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式。接下来，检测单元332将该模式输入到初始训练模型。以这种方式，检测单元332根据初始训练模型的输出结果获取火车的行驶状态。
接着，在下文中，将描述在检测单元332中检测在铁路10上的火车的异常状态的方法。
(C1)方法C1
首先，将参考图13和14描述检测铁路10上的火车的异常状态的方法C1。图13和14图示了当火车通过在铁路10上的特定位置时，铁路10的振动数据(横轴是时间，纵轴是振动强度)。此外，图13图示了当正常的火车通过时的铁路10的振动数据，而图14图示了由于时间的推移发生异常(诸如劣化)的火车通过时的铁路10的振动数据。注意，图13和14图示了沿着火车的移动方向，当火车由五节车厢组成并且在每节车厢上布置两个车轮时的振动数据。
对于火车车厢的每个车轮(车轴)，通常在铁路10中出现振动模式。从车轮产生的振动模式变为在正常火车和发生异常的火车之间变化的动态模式。
如图13所示，一列火车由五节车厢组成，因此会发生针对每节车厢的五种振动模式(在图13的五种振动模式中，位于最左侧的振动模式是第一节车厢的振动模式，而位于最右侧的振动模式是第五节车厢的振动模式)。此外，每节车厢中每个车轮都会发生两次振动。
在本文中，在图13和14的比较中，第二节车厢的振动峰值模式彼此不同，并且在图14中的振动峰值更大。因此，图14所示的第二节车厢的振动峰值模式被检测为异常模式。
因此，当检测单元332检测在铁路10上的火车的异常状态时，检测单元332首先检测当火车经过时铁路10的振动数据(例如，图13和14)。接下来，检测单元332基于铁路10的振动数据中的振动峰值模式来检测在铁路10上的火车的异常状态。
(C2)方法C2
接下来，将参考图15和16描述检测在铁路10上的火车的异常状态的方法C2。图15图示了当火车通过在铁路10上的特定位置时铁路10的振动数据(横轴是时间，纵轴是振动强度)，而图16图示了关于正通过铁路10的火车的火车信息。
存在振动根据火车的车厢类型和车厢的重量而变化的情况。换言之，存在由车厢的车轮产生的振动模式变成根据车厢类型和车厢重量而变化的动态模式的情况。
因此，检测单元332针对每辆火车预先存储关于该火车的火车信息(见图16)，并且还预先存储当火车通过在铁路10上的特定位置时的振动数据(图15)。注意，火车信息包括针对火车的每节车厢的关于车厢类型和重量的信息。此外，重量不仅可以是车厢本身的重量，还可以是考虑到乘客数量的重量。
因此，当检测单元332检测在铁路10上的火车的异常状态时，检测单元332首先检测当火车经过时铁路10的振动数据(例如，图15)。接下来，检测单元332将检测到的振动数据与之前存储的火车预期的振动数据进行比较，并且基于是否存在偏离之前存储的振动数据的车厢来检测在铁路10上的火车的异常状态。注意，如稍后所述，检测单元332可以对火车预期的振动数据执行机器训练，并且通过使用机器训练的训练结果(初始训练模型)来检测在铁路10上的火车的异常状态。
(C3)方法C3
接下来，将描述检测在铁路10上的火车的异常状态的方法C3。
在本方法C3中，检测单元332保存对应表，其中，使根据在铁路10上的火车的状态的模式与在铁路10上的火车的状态彼此关联。因此，当检测单元332检测在铁路10上的火车的异常状态时，检测单元332首先检测根据在铁路10上的火车的状态的模式。接下来，检测单元332通过使用上述对应表，确定与根据以上获取的在铁路10上的火车的状态的模式相关联的在铁路10上的火车的异常状态。
(C4)方法C4
接下来，将描述检测在铁路10上的火车的异常状态的方法C4。
在本方法C4中，检测单元332对根据在铁路10上的火车的状态的模式执行机器训练(例如深度训练等)，并且通过使用机器训练的训练结果(初始训练模型)来检测在铁路10上的火车的异常状态。
检测单元332对根据在铁路10上的火车的状态的模式执行机器训练，并且预先将获取的初始训练模型作为机器训练的训练结果。
当检测单元332检测在铁路10上的火车的异常状态时，检测单元332首先检测根据在铁路10上的火车的状态的模式。接下来，检测单元332将该模式输入到初始训练模型。这样，检测单元332获取在铁路10上的火车的状态作为初始训练模型的输出结果，从而检测单元332确定火车是否处于异常状态。
注意，在上述方法A3、B3和C4中，对根据铁路10的状态的模式、根据火车的行驶状态的模式以及根据火车状态的模式执行机器训练，并且通过使用机器训练的训练结果来检测铁路10的异常状态、火车的行驶状态和火车的异常状态。
人工分析可能难以从数据中提取用于检测铁路10的异常状态、火车的行驶状态和火车的异常状态的特征。在本方法A3、B3和C4中，即使在人工分析困难的情况下，也可以通过由大量模式构建训练模型来高精度地检测铁路10的异常状态、火车的行驶状态和火车的异常状态。
进一步地，在上述方法A3、B3和C4中的机器训练中，可以基于初始状态下的两条或更多条监督数据来生成训练模型。此外，可以在训练模型中新训练新检测到的模式。此时，可以从新训练模型调整检测铁路10的异常状态、火车的行驶状态和火车的异常状态的详细条件。
接下来，下面将参考图17，描述可以基于由检测单元332检测到的铁路10的异常状态和在铁路10上的火车的异常状态实现的应用。
例如，可以基于由检测单元332检测到的铁路10的异常状态来实现以下应用(a)至(g)。在下文中，描述每个应用。
(a)检测山体滑坡和岩崩，以及检测动物和人的进入
问题及效果：
通过实时地远程检测山体滑坡和岩崩的发生以及动物、人等的进入，可以快速地执行对驾驶员的适当告知以及对危险区域的动作。
此外，当检测到动物、人等的进入时，还可以检测动物、人等所沿的路径。
操作概要：
经由铺设在铁路10下方的光纤线缆20，监视由于山体滑坡、岩崩、动物、人等的进入而发生的振动，并且通过振动的模式来确定异常。
此外，可以采用将光纤线缆20铺设在围栏和山坡上的方式。
(b)铁路和路边发生火灾
问题及效果：
通过远程地实时监视火灾发生的情况，可以实现快速灭火和防止火灾发展到危险区域。
操作概要：
经由沿铁路10铺设的光纤线缆20，监视铁路10的表面温度，当表面温度高于或等于特定温度时，检测到火灾。
(c)地震检测
问题及效果：
通过监测大范围内的振动情况，可以识别地震的发生位置和地震的传播。可以实现地震的快速报告和快速情况识别。
操作概要：
监视埋在铁路10中的光纤线缆20的振动，并且通过振动的模式执行地震的确定。
(d)铁路10和火车的异常
问题及效果：
通过远程地检测铁路10和火车的异常(诸如损坏)，可以减少人工检查的工时数。
操作概要：
经由光纤线缆20监视火车通过铁路10时的振动，通过振动的模式执行铁路10和火车的异常(诸如损坏)的确定。
(e)不寻常的声音的检测
问题及效果：
通过远程检测铁路10、火车、周围建筑、铁路周围的环境中的异常，可以减少人工检查的工时数。
操作概要：
经由光纤线缆20监视铁路10内外的声音，将特定的模式确定为不寻常的声音。
(f)发生强风(包括台风和龙卷风)
问题及效果：
通过远程检测铁路10的整个路边的风速，可以避免火车向危险区域前进。
操作概要：
由沿铁路10上方架空线敷设的光纤线缆20的振动来监视风速，并且将超过阈值的风速确定为强风。
(g)洪水灾害
问题及效果：
通过远程检测铁路10的路边的水灾情况，可以避免火车向危险区域前进。
操作概要：
由铁路10的整个路旁的温度状况确定温度变化显著改变的位置，并且确定在确定的位置发生水灾。
接着，在下文中，将参考图18描述实现铁路监视设备33的计算机40的硬件配置。
如图18所示，计算机40包括处理器401、存储器402、存储403、输入/输出接口(输入/输出I/F)404、通信接口(通信I/F)405等。处理器401、存储器402、存储403、输入/输出接口404和通信接口405通过用于相互发送和接收数据的数据传输路径相互连接。
例如，处理器401是诸如中央处理单元(CPU)和图形处理单元(GPU)的算术处理单元。例如，存储器402是诸如随机存取存储器(RAM)和只读存储器(ROM)的存储器。例如，存储403是由硬盘驱动器(HDD)、固态驱动器(SSD)或存储卡实现的存储设备。此外，存储403可以是诸如RAM和ROM的存储器。
存储403存储实现铁路监视设备33中包括的光纤感测单元331和检测单元332的功能的程序。处理器401通过执行每个程序来实现光纤感测单元331和检测单元332中的每一个的功能。在本文中，当处理器401执行上述各个程序时，处理器401可以读取，然后执行存储器402上的程序，或者可以不读取存储器402上的程序的情况下执行程序。另外，存储器402和存储403还具有存储由光纤感测单元331和检测单元332所保存的信息和数据的功能。
此外，上述程序通过使用各种类型的非暂时性计算机可读介质来存储，并且可以将其提供给计算机(包括计算机40)。非暂时性计算机可读介质包括各种类型的有形存储介质。非暂时性计算机可读介质的示例包括磁记录介质(例如，软盘、磁带和硬盘驱动器)、磁光记录介质(例如，磁光盘)、光盘只读存储器(CD-ROM)、可刻录CD(CD-R)、可擦写CD(CD-R/W)和半导体存储器(例如，掩模ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、闪存ROM和随机存取存储器(RAM))。此外，程序可以通过各种类型的暂时性计算机可读介质提供给计算机。暂时性计算机可读介质的示例包括电信号、光信号和电磁波。暂时性计算机可读介质可以经由诸如电线和光纤的有线通信路径或无线通信路径向计算机提供程序。
输入/输出接口404连接到显示设备4041、输入设备4042等。显示设备4041是显示与处理器401处理的绘图数据相关联的画面的设备，诸如液晶显示器(LCD)和阴极射线管(CRT)。输入设备4042是接收操作者的操作输入的设备，例如是键盘、鼠标、触摸传感器等。显示设备4041和输入设备4042可以集成并实现为触摸面板。注意，计算机40可以被配置为还包括传感器(未图示)，包括分布式声学传感器、分布式振动传感器和分布式温度传感器等，并且包括连接到输入/输出接口404的传感器。
通信接口405向外部设备发送数据和从外部设备接收数据。例如，通信接口405经由有线通信路径或无线通信路径与外部设备进行通信。
<示例性实施例的操作>
在下文中，将描述根据本示例性实施例的铁路监视系统的操作。在本文中，将参考图19描述根据本示例性实施例的铁路监视系统的操作流程。
如图19所示，首先，光纤感测单元331使脉冲光入射到光纤线缆20中包括的至少一根通信光纤上(步骤S21)。
接着，光纤感测单元331从与脉冲光入射的通信光纤相同的通信光纤接收反向散射光(步骤S22)。
接下来，光纤感测单元331确定在铁路10上在步骤S22中接收到的反向散射光发生的位置(步骤S23)。此时，光纤感测单元331可以通过使用上述基于时间差的方法确定反向散射光发生的位置。此外，光纤感测单元331检测在铁路10上所确定的位置的振动状态、温度状态、声音状态等。
接着，检测单元332基于在步骤S22中接收到的反向散射光，检测根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式。更具体地，基于光纤感测单元331对反向散射光的处理结果来检测模式。此外，检测单元332基于检测到的模式来检测在铁路10上的火车的行驶状态(步骤S24)。此时，检测单元332可以通过使用上述方法B1至B3中的任意一种方法来检测在铁路10上的火车的行驶状态。
接下来，检测单元332基于在步骤S22中接收到的反向散射光，检测根据在步骤S23中确定的铁路10上的位置的状态的模式。更具体地，基于光纤感测单元331对反向散射光的处理结果来检测模式。此外，检测单元332基于检测到的模式来检测在步骤S23中确定的铁路10上的位置的异常状态(步骤S25)。此时，检测单元332可以通过使用上述方法A1至A3中的任意一种方法来检测异常状态。
随后，检测单元332基于在步骤S22中接收到的反向散射光，检测根据通过在步骤S23中确定的铁路10上的位置的火车的状态的模式。更具体地，基于光纤感测单元331对反向散射光的处理结果来检测模式。此外，检测单元332基于检测到的模式，检测通过在步骤S23中确定的铁路10上的位置的火车的异常状态(步骤S26)。此时，检测单元332可以通过使用上述方法C1至C4中的任意一种方法来检测异常状态。
注意，在图19中，每次在步骤S22中接收到反向散射光时，可以执行步骤S23至S26中的处理。可替代地，在步骤S22中接收到多束反向散射光后，可以对每一束反向散射光执行步骤S23至S26的处理。可替代地，在步骤S22和S23中接收到多束反向散射光并确定每个发生位置之后，可以执行步骤S24和S26中的处理。
<示例性实施例的效果>
如上所述的本示例性实施例从包括在光纤线缆20中的至少一根通信光纤接收反向散射光(光信号)，基于接收到的反向散射光检测根据铁路10的状态的模式，以及基于检测到的模式检测铁路10的异常状态。以这种方式，例如，本示例性实施例通过对铁路10中发生的振动变化动态地执行模式分析(例如，振动强度的变化的偏移等)来检测铁路10的异常状态。因此，可以高精度地检测铁路10的异常状态。
此外，本示例性实施例基于接收到的反向散射光，检测根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式，并且基于检测到的模式检测在铁路10上的火车的行驶状态。以这种方式，例如，本示例性实施例通过对铁路10中发生的振动变化动态地执行模式分析来检测在铁路10上的火车的行驶状态，类似于检测铁路10的异常状态。因此，可以高精度地检测在铁路10上的火车的行驶状态。
此外，本示例性实施例基于接收到的反向散射光，检测根据在铁路10上的火车的状态的模式，并且基于检测到的模式，检测在铁路10上的火车的异常状态。以这种方式，例如，本示例性实施例通过对铁路10中发生的振动变化动态地执行模式分析来检测在铁路10上的火车的异常状态，类似于铁路10的异常状态的检测。因此，可以高精度地检测在铁路10上的火车的异常状态。
此外，根据本示例性实施例，可以将现有的通信光纤用于检测铁路10的异常状态和火车的行驶状态。因此，由于不需要用于检测铁路10的异常状态和火车的行驶状态的特殊结构，所以可以以低成本构建铁路监视系统。
此外，根据本示例性实施例，由于可以通过使用现有的通信光纤同时远程地检测多条铁路10的异常状态，所以可以促进铁路10的状态识别，并且可以降低用于铁路10的状态识别的成本。
此外，本示例性实施例使用将光纤用作传感器的光纤感测技术。因此，可以获得没有电磁噪声的影响、不需要向传感器供电、环境耐受性好、便于维护的优点。
<其他示例性实施例>
注意，假设检测单元332可以对铁路10上的每个位置保存上面检测到的铁路10的异常状态，并且周期性地(例如，每年)检测该位置的异常状态，从而检测该位置的异常状态随时间的状态变化。
此外，检测单元332可以基于该位置的异常状态随时间的状态变化来检测在铁路10上的该位置的异常或损坏的迹象。
此外，可以由分析员实际分解被检测单元332检测为异常的铁路10的位置的部分，确定实际异常水平。此时，当由检测单元332检测到的异常水平与由分析员确定的异常水平之间存在差异时，将该差异反馈给检测单元332。在这种情况下，检测单元332将以把异常水平设置得更接近实际异常水平的方式检测铁路10的异常状态，从而可以提高检测精度。
此外，检测单元332可以基于作为铁路10上的火车的行驶状态的每列火车的位置、行驶速度、加速/减速程度等来预测火车之间的碰撞。
此外，当在检测单元332中，通过上述方法A3对根据铁路10的状态的模式执行机器训练时，可以想到铁路10的状态因地区而异。例如，可以想到在气候温和的地区和气候寒冷的地区之间状态不同。当通过上述方法B3，对根据在铁路10上的火车的行驶状态的模式执行机器训练时，可以想到火车的行驶状态因地区而异。因此，检测单元332可以对每个地区，通过使用根据区域的监督数据来执行机器训练。
此外，在上述示例性实施例中，假设使用现有的光纤线缆20，但是，如图20所示，可以新提供光纤线缆20，并且数据收集单元34可以连接到新提供的光纤线缆20。数据收集单元34还收集铁路10的模式的数据(例如，声音、温度、振动等)，并将收集到的数据发送到检测单元332。此时，从数据收集单元34到检测单元332的数据发送可以经由缆20执行，也可以经由单独提供的无线电执行。检测单元332基于由数据收集单元34和光纤感测单元331收集到的数据，检测铁路10的异常状态和火车的行驶状态。因此，能够提高检测精度。
此外，如图21所示，可以提供用于基于铁路监视设备33的检测结果来管理在铁路10上的火车的运行的火车运行系统50。火车运行系统50是发送单元的一个示例。火车运行系统50可以基于铁路10和火车的异常状态以及在铁路10上的火车的行驶状态，经由高速无线电、铁路上的信息板10、因特网、应用程序等，将用于控制火车的行驶的火车控制信号发送给火车的驾驶员。例如，当检测到铁路10和火车的异常状态时或者当预见到火车之间的碰撞时，可以想到火车运行系统50向相应火车的驾驶员发送用于指示火车的紧急停止的火车控制信号。此外，检测单元50可以向系统管理员等呈现铁路10和火车的异常状态、铁路10和火车的异常状态随时间的状态变化、铁路10和火车的异常或损坏的迹象等。此外，火车运行系统50可以基于铁路监视设备33的检测结果，计算铁路10的保养时段和火车的维修时段，并将铁路10的保养时段呈现给系统管理员等。另外，火车运行系统50设置在通信运营商站楼30的外部，但也可以在通信运营商站楼30的内部设置一部分功能(例如发送单元的功能等)。此外，当火车运行系统50设置在通信运营商站楼30的外部时，通过光纤线缆20连接到多个通信运营商站楼30中的每一个的铁路10可以以集中方式受一个火车运行系统50的监视。
进一步地，铁路监视设备33的光纤感测单元331和检测单元332可以单独地设置。例如，可以在通信运营商站楼30的内部仅设置光纤感测单元331，并且在通信运营商站楼30的外部可以设置包括检测单元332的铁路监视设备33。
进一步地，在上述示例性实施例中，仅提供一个光纤感测单元331并且还占用光纤线缆20，但不限于此。在本文中，将参考图22至25描述根据另一示例性实施例的铁路监视系统中的光纤感测单元331的布置。注意，图22至图25中省略了检测单元332的图示。
在图22的示例中，光纤感测单元331与现有的通信设备31共享光纤线缆20。此外，由于光纤感测单元331和现有的通信设备31共享光纤线缆20，提供用于信号分离的滤波器32。
在图23的示例中，在多个通信运营商站楼30(图23中的两个通信运营商站楼30A、30Z)的每一个中设置一个光纤感测单元331。具体地，光纤感测单元331A和331Z分别设置在通信运营商站楼30A和30Z内部。注意，在图23的示例中，铁路10A通过光纤线缆20连接到通信运营商站楼30A，铁路10B通过光纤线缆20连接到通信运营商站楼30Z，并且铁路10A和10B通过光纤线缆20相互连接。通信设施31A和31Z与通信设施31相关联，滤波器32A和32Z与滤波器32相关联。
在图23的示例中，光纤感测单元331A和331Z两者都监视铁路10A和10B。
在图24的示例中，与图23相比，在铁路10A的附近设置了数据收集单元34。在本文中，对铁路10A和铁路10B仅提供了一个数据收集单元34，但是假设对多条铁路10提供一个数据收集单元34或对铁路10的预定铁路长度提供一个数据收集单元34，可以提供一个或多个数据收集单元34。
在图24的示例中，每个数据收集单元34收集相应铁路10的模式的数据(例如，声音、温度、振动等)，并且检测单元332将由每个数据收集单元34收集的数据放在一起。此时，从每个数据收集单元34到检测单元332的数据发送可以经由光纤线缆20执行，也可以经由单独提供的无线电执行。对于具有由数据收集单元34收集的数据的铁路10，检测单元332基于该数据检测火车的异常状态和行驶状态。
因此，缩短了一个光纤感测单元331的监视区段，并且减少了要监视的铁路10的数量和铁路长度。由于光纤感测单元331的监视区段较短，因此脉冲光和反向散射光的传输距离较短，从而减少了光纤损耗。以这种方式，可以提高所接收的反向散射光的信噪比(S/N比)，并且提高监测精度。此外，减少了光纤感测单元331要监视的铁路10的数量和铁路长度，因此可以改善监视周期。
在图25的示例中，在一个通信运营商站楼30AZ内设置有多个光纤感测单元331(图25中的两个光纤感测单元331A和331Z)。注意，在图25的示例中，铁路10A通过光纤线缆20连接到光纤感测单元331A，铁路10B通过光纤线缆20连接到光纤感测单元331Z，并且铁路10A和10B通过光纤线缆20彼此连接。通信设施31A和31Z与通信设施31相关联，并且滤波器32A和32Z与滤波器32相关联。
在图25的示例中，光纤感测单元331A和331Z两者都监视铁路10A和10B。然而，光纤感测单元331A使脉冲光以顺时针方向入射并监视铁路10，而光纤感测单元331Z使脉冲光以逆时针方向入射并监视铁路10。
注意，当如在图23至25中提供多个光纤感测单元331时，可以对多个光纤感测单元331提供包括检测单元332的一个铁路监视设备33。然后，以集中方式，由一个铁路监视设备33检测通过光纤线缆20连接到多个光纤感测单元331中的每一个的铁路20的状态。在这种情况下，铁路监视设备33可以设置在通信运营商站楼30的任意一个的内部，也可以设置在通信运营商站楼30的外部。
此外，存在铺设在铁路10上的光纤线缆20断开的可能性。因此，将参考图26至28，描述在根据另一示例性实施例的铁路监视系统中，在光纤线缆20断开期间的光纤感测单元331的操作。注意，图26至28中省略了检测单元332的图示。
图26的示例是在图22中的配置中铁路10的光纤线缆20断开的示例。即使当光纤线缆20断开时，光纤感测单元331也继续使脉冲光入射到光纤线缆20上。以这种方式，通信运营商站楼30可以继续监视到断开位置的区段。
图27的示例是在图23的配置中铁路10A的光纤线缆20断开的示例。即使当光纤线缆20断开时，光纤感测单元331A和331Z继续使脉冲光入射到光纤线缆20上。此时，铁路10总是连接到两个或更多个通信运营商站楼30(图27中的两个通信运营商站楼30A和30Z)。因此，通信运营商站楼30A和30Z在两个方向上执行监视，因此可以在单个障碍物中构建可以连续监视整个区段的冗余配置。
图28的示例是在图25的配置中铁路10A的光纤线缆20断开的示例。即使当光纤线缆20断开时，光纤感测单元331A和331Z也继续使脉冲光入射到光纤线缆20上。此时，在图28的例子中，构成了光纤线缆20以环状连接的环状结构。因此，由一个通信运营商站楼30AZ在环的两个方向上执行监视，因此可以在单个障碍物中构建可以连续监视整个区段的冗余配置。
尽管上面已经参考示例性实施例描述了本公开，但是本公开不限于上述示例性实施例。在本公开的范围内，可以对本公开的配置和细节进行本领域技术人员能够理解的各种修改。
此外，上述公开的全部或部分实施例可以被描述为但不限于下述附记。
(附记1)
一种铁路监视系统，包括：
铺设在铁路上并且包括通信光纤的线缆；
接收单元，所述接收单元被配置为从包括在线缆中的至少一根通信光纤接收光信号；以及
检测单元，所述检测单元被配置为基于所述光信号，检测根据所述铁路的状态的模式，并且基于所检测的根据所述铁路的所述状态的模式，检测所述铁路的异常状态。
(附记2)
根据附记1所述的铁路监视系统，其中
所述接收单元基于所述光信号，确定所述铁路上生成所述光信号的位置，以及
所述检测单元基于所检测的根据所述铁路的所述状态的模式，检测在所述铁路上所确定的位置的异常状态。
(附记3)
根据附记1或2所述的铁路监视系统，其中，所述检测单元基于所述光信号，检测根据在所述铁路上的火车的行驶状态的模式，并且基于所检测的根据在所述铁路上的所述火车的所述行驶状态的模式，检测在所述铁路上的所述火车的行驶状态。
(附记4)
根据附记3所述的铁路监视系统，其中，所述检测单元基于所述光信号，检测根据在所述铁路上的火车的状态的模式，并且基于所检测的根据在所述铁路上的所述火车的所述状态的模式，检测在所述铁路上的所述火车的异常状态。
(附记5)
根据附记4所述的铁路监视系统，进一步包括发送单元，所述发送单元被配置为基于所检测的所述铁路的异常状态、在所述铁路上的火车的行驶状态以及在所述铁路上的所述火车的异常状态，将用于控制所述火车的行驶的火车控制信号发送给所述火车的驾驶员。
(附记6)
根据附记5所述的铁路监视系统，其中，当检测到所述铁路或所述火车的异常状态时，或者当将火车之间的碰撞预见为在所述铁路上的火车的行驶状态时，所述发送单元将用于指示火车的紧急停止的火车控制信号发送给相关联火车的驾驶员。
(附记7)
一种铁路监视设备，包括：
接收单元，所述接收单元被配置为从包括在铺设在铁路上的线缆中的至少一根通信光纤接收光信号；以及
检测单元，所述检测单元被配置为基于所述光信号，检测根据所述铁路的状态的模式，并且基于所检测的根据所述铁路的状态的模式，检测所述铁路的异常状态。
(附记8)
根据附记7所述的铁路监视设备，其中，
所述接收单元基于所述光信号，确定所述铁路上生成所述光信号的位置，以及
所述检测单元基于所检测的根据所述铁路的状态的模式，检测在所述铁路上的所确定的位置的异常状态。
(附记9)
根据附记7或8所述的铁路监视设备，其中，所述检测单元基于所述光信号，检测根据在所述铁路上的火车的行驶状态的模式，并且基于所检测的根据在所述铁路上的火车的行驶状态的模式，检测在所述铁路上的所述火车的行驶状态。
(附记10)
根据附记9所述的铁路监视设备，其中，所述检测单元基于所述光信号，检测根据在所述铁路上的火车的状态的模式，并且基于所检测的根据在所述铁路上的火车的状态的模式，检测在所述铁路上的所述火车的异常状态。
(附记11)
一种铁路监视设备的铁路监视方法，所述方法包括：
从包括在铺设在铁路上的线缆中的至少一根通信光纤接收光信号；以及
基于所述光信号，检测根据所述铁路的状态的模式，并且基于所检测的根据所述铁路的状态的模式，检测所述铁路的异常状态。
(附记12)
一种存储程序的非暂时性计算机可读介质，所述程序用于使计算机执行：
从包括在铺设在铁路上的线缆中的至少一根通信光纤接收光信号的过程；以及
基于所述光信号，检测根据所述铁路的状态的模式，并且基于所检测的根据所述铁路的状态的模式，检测所述铁路的异常状态的过程。
本申请基于并要求于2018年12月3日提交的日本专利申请No.2018-226683的优先权，其公开内容通过引用整体并入本文。
参考标志列表
10,10A,10B 铁路
20 光纤线缆
30,30A,30Z,30AZ 通信运营商站楼
31,31A,31Z 通信设施
32,32A,32Z 滤波器
33 铁路监视设备
331,331A,331Z 光纤感测单元
332 检测单元
34 数据收集单元
40 计算机
401 处理器
402 存储器
403 存储
404 输入/输出接口
4041 显示设备
4042 输入设备
405 通信接口
50 火车运行系统。
机译： 铁路监视系统，铁路监视设备，铁路监视方法和非瞬态计算机可读介质
机译： 铁路监控系统，铁路监控设备，铁路监测方法和非暂时性计算机可读介质
机译： 铁路监控系统，铁路监控设备，铁路监测方法和非暂时性计算机可读介质
