本申請涉及智能交通管理領域，且更為具體地，涉及一種基于云計算的軌道交通設備運維管理系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、軌道交通車底關鍵部位的故障會導致嚴重的安全事故，因此需要對軌道交通設備的車底關鍵檢修點進行巡檢，及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全問題，預防事故發(fā)生，確保乘客和運營安全。當前很多地點仍然采用人工巡檢的方式，人工巡檢存在勞動強度大、人力成本高的問題，并且巡檢時間一般都在深夜，此時人體的生物鐘處于休息狀態(tài)，巡檢人員的工作效率和判斷力可能會受到影響，導致巡檢質(zhì)量不佳。

2、因此，需要一種基于云計算的軌道交通設備運維管理方案。

技術實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種基于云計算的軌道交通設備運維管理系統(tǒng)及方法，其采用基于人工智能的數(shù)據(jù)分析技術，通過對巡檢機器人拍攝的軌道運行車輛車底的圖像數(shù)據(jù)進行分析以得到軌道運行車輛車底關鍵部件特征，進而將運行車輛車底關鍵部件特征輸入到生成器中以生成詳細的車底檢查報告。這樣，提高了軌道交通設備巡檢的自動化和智能化水平，有效地解決了人工巡檢中的勞動強度大和效率低的問題。

2、根據(jù)本申請的一個方面，提供了一種基于云計算的軌道交通設備運維管理系統(tǒng)，其包括：

3、車底圖像數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取由巡檢機器人拍攝的軌道運行車輛車底的圖像數(shù)據(jù)；

4、車底圖像數(shù)據(jù)編碼模塊，用于對所述軌道運行車輛車底的圖像數(shù)據(jù)進行特征編碼以得到車底關鍵部件狀態(tài)特征圖；

5、車底圖像數(shù)據(jù)特征增強模塊，用于對所述車底關鍵部件狀態(tài)特征圖進行特征增強以得到車底關鍵部件狀態(tài)增強特征圖；

6、檢查報告生成模塊，用于基于所述車底關鍵部件狀態(tài)增強特征圖，得到車底詳細檢查報告。

7、根據(jù)本申請的另一方面，提供了一種基于云計算的軌道交通設備運維管理方法，其包括：

8、獲取由巡檢機器人拍攝的軌道運行車輛車底的圖像數(shù)據(jù)；

9、對所述軌道運行車輛車底的圖像數(shù)據(jù)進行特征編碼以得到車底關鍵部件狀態(tài)特征圖；

10、對所述車底關鍵部件狀態(tài)特征圖進行特征增強以得到車底關鍵部件狀態(tài)增強特征圖；

11、基于所述車底關鍵部件狀態(tài)增強特征圖，得到車底詳細檢查報告。

12、與現(xiàn)有技術相比，本申請?zhí)峁┑幕谠朴嬎愕能壍澜煌ㄔO備運維管理系統(tǒng)及方法，其采用基于人工智能的數(shù)據(jù)分析技術，通過對巡檢機器人拍攝的軌道運行車輛車底的圖像數(shù)據(jù)進行分析以得到軌道運行車輛車底關鍵部件特征，進而將運行車輛車底關鍵部件特征輸入到生成器中以生成詳細的車底檢查報告。這樣，提高了軌道交通設備巡檢的自動化和智能化水平，有效地解決了人工巡檢中的勞動強度大和效率低的問題。

技術特征：

1.一種基于云計算的軌道交通設備運維管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云計算的軌道交通設備運維管理系統(tǒng)，其特征在于，所述車底圖像數(shù)據(jù)編碼模塊，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于云計算的軌道交通設備運維管理系統(tǒng)，其特征在于，所述車底圖像數(shù)據(jù)特征增強模塊，用于：將所述車底關鍵部件狀態(tài)特征圖通過基于空間注意力機制的車底圖像特征增強器以得到所述車底關鍵部件狀態(tài)增強特征圖。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于云計算的軌道交通設備運維管理系統(tǒng)，其特征在于，所述車底圖像特征編碼器為使用深淺特征融合模塊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于云計算的軌道交通設備運維管理系統(tǒng)，其特征在于，所述基于空間注意力機制的車底圖像特征增強器為使用空間注意力機制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于云計算的軌道交通設備運維管理系統(tǒng)，其特征在于，所述檢查報告生成模塊，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于云計算的軌道交通設備運維管理系統(tǒng)，其特征在于，所述車底關鍵部件狀態(tài)優(yōu)化單元，用于：

8.一種基于云計算的軌道交通設備運維管理方法，其特征在于，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于云計算的軌道交通設備運維管理方法，其特征在于，對所述軌道運行車輛車底的圖像數(shù)據(jù)進行特征編碼以得到車底關鍵部件狀態(tài)特征圖，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于云計算的軌道交通設備運維管理方法，其特征在于，基于所述車底關鍵部件狀態(tài)增強特征圖，得到車底詳細檢查報告，包括：

技術總結(jié)
本申請?zhí)峁┝艘环N基于云計算的軌道交通設備運維管理系統(tǒng)及方法，涉及智能交通管理領域，其采用基于人工智能的數(shù)據(jù)分析技術，通過對巡檢機器人拍攝的軌道運行車輛車底的圖像數(shù)據(jù)進行分析以得到軌道運行車輛車底關鍵部件特征，進而將運行車輛車底關鍵部件特征輸入到生成器中以生成詳細的車底檢查報告。這樣，提高了軌道交通設備巡檢的自動化和智能化水平，有效地解決了人工巡檢中的勞動強度大和效率低的問題。

技術研發(fā)人員：王娜,王建華
受保護的技術使用者：江蘇耀威新材料科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/9