随着我国钢铁行业智慧制造战略的推进和装备技术水平的提升,钢铁厂对铁水运输效率提出了更高的要求。铁水运输的信息化和智能化程度成为了影响经济效益的关键因素。对铁水运输过程进行无人化改造,能够减少工作人员的参与,实现智能制造和提高生产效率,降低运输成本。但是与传统有人作业相比,铁水运输的无人化也给行人和机车带来了安全隐患。本文以国内某钢铁厂铁水运输无人化改造项目为背景,针对铁水运输系统的流程和特点,对行人识别和机车行驶安全监测技术进行了研究。在行人识别方面,本文采用透视变换和滑动窗口的方法实现了机车监控图像内铁轨的检测,并以此划定出铁路侵限区域。利用YOLOv4检测模型在公开数据集和自建数据集进行了训练,达到了对行人准确识别的效果,根据行人与铁路侵限范围的位置关系判别是否发出预警和制动机车。在机车安全监测方面,本文使用卡尔曼滤波对机车位置信号进行处理。对铁水运输铁路线进行了离散化和拓扑化分段,提出了机车与铁路之间的映射规则。根据机车在铁路中的匹配位置和行车计划,设计了路段预约算法和避碰机制,实现了多机车在不同场景下行驶冲突中的安全控制。本文基于B/S架构将安全监测子系统划分成底层数据、数据处理和前端展示三层,设计了行人识别和机车行驶安全监测功能模块,并在数据库和数据传输方面进行了选型和说明。开发出无人铁水运输行人识别与机车行驶安全监测系统,保证了无人化铁水运输系统的安全运行。