本申請涉及火車車廂頂部監(jiān)測，特別是涉及一種基于機器視覺的火車車廂頂部監(jiān)測系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在鐵路運輸系統(tǒng)中，火車車廂頂部的狀態(tài)監(jiān)測對于保障火車運行安全和維護效率至關(guān)重要。傳統(tǒng)的車廂頂部檢查主要依賴人工巡檢，這不僅耗時耗力，而且容易出現(xiàn)遺漏或誤判。隨著機器視覺技術(shù)和人工智能的發(fā)展，基于機器視覺的火車車廂頂部監(jiān)測系統(tǒng)逐漸成為一種有效的解決方案。

2、現(xiàn)有的基于機器視覺的監(jiān)測系統(tǒng)通常包括攝像頭和傳感器，通過采集車廂頂部的圖像和環(huán)境數(shù)據(jù)，進行異常檢測。然而，這些系統(tǒng)在實際應(yīng)用中仍存在一些不足之處。例如，單一的攝像頭或傳感器數(shù)據(jù)在光照條件、天氣變化等環(huán)境因素影響下，容易出現(xiàn)誤檢或漏檢。此外，現(xiàn)有系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理和分析方面的能力有限，難以實時提供高精度的檢測結(jié)果和維護建議。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請?zhí)峁┮环N基于機器視覺的火車車廂頂部監(jiān)測系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理和分析方面的能力有限，難以實時提供高精度的檢測結(jié)果和維護建議的問題。

2、一種基于機器視覺的火車車廂頂部監(jiān)測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

3、安裝在火車車廂頂部的高分辨率攝像頭和紅外攝像頭，用于采集車廂頂部的圖像；

4、安裝在車廂頂部的環(huán)境傳感器和激光傳感器，用于采集環(huán)境數(shù)據(jù)和車廂頂部的高度及形狀信息；

5、邊緣計算設(shè)備，用于對采集到的圖像和傳感器數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和初步分析；

6、中央處理單元，用于接收來自邊緣計算設(shè)備的數(shù)據(jù)并進行深度分析；

7、通信模塊，用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)的無線和有線傳輸；

8、軟件系統(tǒng)，包括圖像處理軟件、深度學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，用于圖像處理、異常檢測、數(shù)據(jù)存儲與管理。

9、上述方案中，可選的，所述系統(tǒng)還包括：

10、智能調(diào)度模塊，利用采集數(shù)據(jù)和人工智能算法優(yōu)化火車的調(diào)度和運行路徑；

11、基于深度學(xué)習(xí)的自動分類模塊，利用深度學(xué)習(xí)模型對檢測到的異常進行自動分類并根據(jù)嚴(yán)重程度進行優(yōu)先級排序；

12、自適應(yīng)監(jiān)測策略模塊，根據(jù)實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)自適應(yīng)地調(diào)整監(jiān)測頻率和圖像分辨率；

13、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊，將攝像頭、激光傳感器和環(huán)境傳感器的數(shù)據(jù)進行融合，提高異常檢測的準(zhǔn)確性；

14、云端協(xié)同與分布式計算模塊，將邊緣計算設(shè)備的數(shù)據(jù)上傳至云端進行協(xié)同分析；

15、智能維護建議系統(tǒng)，根據(jù)長期監(jiān)測數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)模型自動生成維護建議；

16、實時3d建模模塊，利用激光傳感器和攝像頭數(shù)據(jù)生成車廂頂部的實時3d模型，并通過vr設(shè)備呈現(xiàn)給維護人員。

17、上述方案中，可選的，所述高分辨率攝像頭的分辨率為4k，幀率為30幀/秒，防護等級為ip67。

18、上述方案中，可選的，所述激光傳感器的測量精度為±2mm，測量頻率為10hz。

19、上述方案中，可選的，所述邊緣計算設(shè)備的處理器為arm?cortex-a72或更高，存儲為128gb?ssd。

20、上述方案中，可選的，所述中央處理單元的處理器為intel?xeon或amd?epyc，存儲為2tb?ssd，并支持擴展。

21、上述方案中，可選的，所述通信模塊包括wi-fi?6、4g/5g無線傳輸模塊和cat6或更高標(biāo)準(zhǔn)的有線傳輸備份。

22、上述方案中，可選的，所述圖像處理軟件采用opencv，深度學(xué)習(xí)模型采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機。

23、上述方案中，可選的，所述數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)采用nosql數(shù)據(jù)庫，支持大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)存儲和檢索。

24、相比現(xiàn)有技術(shù)，本申請至少具有以下有益效果：

25、本申請基于對現(xiàn)有技術(shù)問題的進一步分析和研究，認識到現(xiàn)有系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理和分析方面的能力有限，難以實時提供高精度的檢測結(jié)果和維護建議的問題，本申請?zhí)岢隽艘环N基于機器視覺的火車車廂頂部監(jiān)測系統(tǒng)，通過引入智能調(diào)度與路徑優(yōu)化、自適應(yīng)監(jiān)測策略、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、云端協(xié)同與分布式計算、智能維護建議和實時3d建模與虛擬現(xiàn)實(vr)支持等創(chuàng)新技術(shù)，顯著提高系統(tǒng)的檢測精度和實時性，為火車運行和維護提供更加可靠和高效的解決方案。

26、本申請?zhí)岣吡嘶疖囓噹敳繝顟B(tài)監(jiān)測的精度和實時性，自動分類和優(yōu)先級排序確保了重要異常的優(yōu)先處理，智能調(diào)度與路徑優(yōu)化提升了火車運行的安全性和效率，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和自適應(yīng)監(jiān)測策略提高了檢測的魯棒性和適應(yīng)性，云端協(xié)同和智能維護建議系統(tǒng)增強了數(shù)據(jù)處理和維護工作的前瞻性，實時3d建模和vr支持提高了維修工作的直觀性和準(zhǔn)確性。

技術(shù)特征：

1.一種基于機器視覺的火車車廂頂部監(jiān)測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述高分辨率攝像頭的分辨率為4k，幀率為30幀/秒，防護等級為ip67。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述激光傳感器的測量精度為±2mm，測量頻率為10hz。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述邊緣計算設(shè)備的處理器為armcortex-a72或更高，存儲為128gb?ssd。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述中央處理單元的處理器為intel?xeon或amd?epyc，存儲為2tb?ssd，并支持擴展。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述通信模塊包括wi-fi?6、4g/5g無線傳輸模塊和cat6或更高標(biāo)準(zhǔn)的有線傳輸備份。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像處理軟件采用opencv，深度學(xué)習(xí)模型采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)采用nosql數(shù)據(jù)庫，支持大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)存儲和檢索。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種基于機器視覺的火車車廂頂部監(jiān)測系統(tǒng)，通過引入智能調(diào)度與路徑優(yōu)化、自適應(yīng)監(jiān)測策略、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、云端協(xié)同與分布式計算、智能維護建議和實時3D建模與虛擬現(xiàn)實(VR)支持等創(chuàng)新技術(shù)，顯著提高系統(tǒng)的檢測精度和實時性，為火車運行和維護提供更加可靠和高效的解決方案。本申請?zhí)岣吡嘶疖囓噹敳繝顟B(tài)監(jiān)測的精度和實時性，自動分類和優(yōu)先級排序確保了重要異常的優(yōu)先處理，智能調(diào)度與路徑優(yōu)化提升了火車運行的安全性和效率，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和自適應(yīng)監(jiān)測策略提高了檢測的魯棒性和適應(yīng)性，云端協(xié)同和智能維護建議系統(tǒng)增強了數(shù)據(jù)處理和維護工作的前瞻性，實時3D建模和VR支持提高了維修工作的直觀性和準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：謝延龍,劉琦,于鵬,陸路,王浩天,劉明君,陳立凱,詹以寧,侯廣斌,蘇清流,李玉夫,陳鵬,楊皓翔,戴偉,顏廷東
受保護的技術(shù)使用者：華能營口熱電有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/11/4