CN108765398B - 一种轨道交通监控管理平台 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种轨道交通监控管理平台，包括：图像监控系统、数据识别整合系统、显示系统、数据处理系统和通信系统；所述图像监控系统、所述数据识别整合系统、所述显示系统和所述通信系统均与所述数据处理系统连接。本发明实现了获取、定位、找到故障的快速分析处理过程，即通过轨道交通监控管理平台快速处理数据并定位且找出故障区域，并且进行快速的通知轨道交通现场的工作人员进行检修，大大提高了故障检修工作中的图像分析效率，加快了数据分析速度，缩短了检修时间，在一定程度上保证了轨道交通车辆的安全运行。

Description

一种轨道交通监控管理平台

技术领域

本发明属于轨道交通技术领域，具体而言，是一种轨道交通监控管理平台。

背景技术

轨道交通是指运营车辆需要在特定轨道上行驶的一类交通工具或运输系统。最典型的轨道交通就是由传统火车和标准铁路所组成的铁路系统。随着火车和铁路技术的多元化发展，轨道交通呈现出越来越多的类型，不仅遍布于长距离的陆地运输，也广泛运用于中短距离的城市公共交通中。

常见的轨道交通故障包括车辆故障和轨道设施故障，在对于常见轨道交通故障进行检修时，均需要技术人员人工通过肉眼对轨道所有环境包括车辆和轨道设施进行系统的逐一排查，主观因素较大，时间长效率低，为检修人员的故障检修排查的工作带来了不便，人工的检查极易出现漏检、或排查不出的情况，为轨道交通车辆的安全运行带来了巨大的安全隐患。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种轨道交通监控管理平台，旨在于解决现有的监控技术中的缺陷。

为解决上述问题，本发明提供一种轨道交通监控管理平台，包括：图像监控系统、数据识别整合系统、显示系统、数据处理系统和通信系统；

所述图像监控系统、所述数据识别整合系统、所述显示系统和所述通信系统均与所述数据处理系统连接；

所述图像监控系统，用于实时获取所述轨道交通现场的监控图像数据，并通过所述数据处理系统进行基于AI技术的识别和故障排查，进而通过所述通信系统向轨道交通现场的工作人员的终端发送故障排查的提示信息；

所述轨道交通现场的工作人员的终端采集故障区域图像后，进行分类识别并拆分，得到每个拆分图像包含有对应标签的拆分标记图像；所述数据识别整合系统通过所述通信系统获取所述拆分标记图像，并将所述拆分处理过的所述故障区域图像进行基于所述标签的整合，得到二次整合图像；

所述数据处理系统对所述二次整合图像进行AI识别，定位所述二次整合图像对应的故障区域图像坐标，结合所述图像监控系统中的相应的监控图像数据进行确证，并在所述显示系统中进行显示；在确认所述二次整合图像对应的所述故障区域图像为故障区域后，通过所述通信系统向所述轨道交通现场的工作人员或其他工作人员发送故障排查的提示信息。

优选地，所述数据处理系统包括处理器，以及通过总线均与所述处理器连接的存储装置、供电装置、监控图像数据处理装置、二次整合图像处理装置和网络接口；

通过所述网络接口获得所述监控图像数据，并基于所述处理器通过所述监控图像数据处理装置进行处理；通过所述网络接口获得所述二次整合图像，并基于所述处理器通过所述二次整合图像处理装置进行处理；

所述供电装置用于提供电力；所述存储装置用于对所述二次整合图像处理装置和所述监控图像处理装置的处理数据进行存储。

优选地，所述数据处理系统还包括与所述处理器连接的定位信息处理装置和实时路线图形监控装置；

所述定位信息处理装置用于将通过所述轨道交通现场的工作人员的所述终端获取到的定位信息进行处理并转换，生成为计算机可读的定位数据；

所述实时显示所述终端的所在位置的坐标；

所述实时路线图形监控装置用于将所述定位数据进行实时的图形化显示，以便于监测所述工作人员的移动路径。

优选地，所述数据处理系统还包括故障图像比对库和神经网络学习单元；

所述神经网络学习单元和所述故障图像比对库均与所述处理器连接；

基于所述处理器，所述神经网络学习单元通过所述故障图像比对库中的数据进行学习训练，生成神经网络模型；通过所述神经网络模型对所述二次整合图像进行AI识别，定位并找出其中的故障区域。

优选地，所述图像监控系统包括设于每个所述轨道交通现场的图像采集装置，以及与每个所述图像采集装置均连接的方向控制台；

所述方向控制台，用于控制所述图像采集装置的方向；

所述方向控制台，包括转向摇杆和方向轮；

所述图像采集装置为高清摄像头。

优选地，所述图像监控系统还包括与每个所述图像采集装置连接的激光指示灯；

所述激光指示灯与所述方向控制台连接；

通过所述方向控制台的所述摇杆和所述方向轮对所述图像采集装置的方向进行调整，并在所述图像采集装置的监控视野内，开启并调整所述激光指示灯的光点位置，以使所述光点位置处于所述故障区域内，以便于所述工作人员根据所述光点位置进行定位并排查故障。

优选地，所述通信系统包括数据交互端口、与所述数据交互端口连接的网络交换机，以及与所述网络交换机连接的无线网络单元；

所述通信系统还包括，设于每个所述图像采集装置内的无线中继放大器；

所述无线网络单元将无线网络信号通过所述无线中继放大器进行桥接中继放大，以便于每个所述图像采集装置和所述终端在所述故障区域通过所述无线网络信号进行数据交互。

优选地，所述轨道交通监控管理平台还包括RSA加密数据系统；

所述RSA加密数据系统与数据识别整合系统、数据处理系统和通信系统均连接；

所述RSA加密数据系统用于基于RSA非对称加密技术对通过所述通信系统传输交互的数据进行RSA加密和解密。

优选地，所述轨道交通监控管理平台还包括对讲系统；

所述对讲系统与所述数据处理系统和通信系统均连接；

基于所述数据处理系统，所述对讲系统通过所述通信系统与所述轨道交通现场的工作人员的终端进行语音对讲。

本发明提供一种轨道交通监控管理平台，包括：图像监控系统、数据识别整合系统、显示系统、数据处理系统和通信系统。通过数据处理系统对图像监控系统和数据识别整合系统的图像数据进行AI识别，通过所述通信系统与轨道交通现场的工作人员进行沟通和下达故障排查指令，从而实现了获取、定位、找到故障的快速分析处理过程，即通过轨道交通监控管理平台快速处理数据并定位且找出故障区域，并且进行快速的通知轨道交通现场的工作人员进行检修，大大提高了故障检修工作中的图像分析效率，加快了数据分析速度，缩短了检修时间，在一定程度上保证了轨道交通车辆的安全运行。

附图说明

应当理解的是，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1是本发明轨道交通监控管理平台的整体装置连接示意图；

图2是本发明轨道交通监控管理平台的数据处理系统的装置连接示意图；

图3是本发明轨道交通监控管理平台的图像监控系统的装置连接示意图；

图4是本发明轨道交通监控管理平台的通信系统的装置连接示意图。

附图标记：

在下文中，将结合附图更全面地描述本公开的各种实施例。本公开可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。因此，将参照在附图中示出的特定实施例更详细地描述本公开。然而，应理解：不存在将本公开的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本公开理解为涵盖落入本公开的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。结合附图的描述，同样的附图标号标示同样的元件。

在下文中，可在本公开的各种实施例中使用的术语“包括”或“可包括”指示所公开的功能、操作或元件的存在，并且不限制一个或更多个功能、操作或元件的增加。

在本公开的各种实施例中，表述“或”或“A或/和B中的至少一个”包括同时列出的文字的任何组合或所有组合。例如，表述“A或B”或“A或/和B中的至少一个”可包括A、可包括B或可包括A和B二者。

在本公开的各种实施例中使用的表述(诸如“第一”、“第二”等)可修饰在各种实施例中的各种组成元件，不过可不限制相应组成元件。例如，以上表述并不限制所述元件的顺序和/或重要性。以上表述仅用于将一个元件与其它元件区别开的目的。例如，第一用户装置和第二用户装置指示不同用户装置，尽管二者都是用户装置。例如，在不脱离本公开的各种实施例的范围的情况下，第一元件可被称为第二元件，同样地，第二元件也可被称为第一元件。

应注意到：如果描述将一个组成元件“连接”到另一组成元件，则可将第一组成元件直接连接到第二组成元件，并且可在第一组成元件和第二组成元件之间“连接”第三组成元件。相反地，当将一个组成元件“直接连接”到另一组成元件时，可理解为在第一组成元件和第二组成元件之间不存在第三组成元件。

在本公开的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本公开的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本公开的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本公开的各种实施例中被清楚地限定。

参考图1-图4，本发明提供一种轨道交通监控管理平台1，包括：图像监控系统11、数据识别整合系统12、显示系统13、数据处理系统14和通信系统15；

所述图像监控系统11、所述数据识别整合系统12、所述显示系统13和所述通信系统15均与所述数据处理系统14连接；

所述图像监控系统11，用于实时获取所述轨道交通现场的监控图像数据，并通过所述数据处理系统14进行基于AI技术的识别和故障排查，进而通过所述通信系统15向轨道交通现场的工作人员的终端发送故障排查的提示信息；

所述轨道交通现场的工作人员的终端采集故障区域图像后，进行分类识别并拆分，得到每个拆分图像包含有对应标签的拆分标记图像；所述数据识别整合系统12通过所述通信系统15获取所述拆分标记图像，并将所述拆分处理过的所述故障区域图像进行基于所述标签的整合，得到二次整合图像；

所述数据处理系统14对所述二次整合图像进行AI识别，定位所述二次整合图像对应的故障区域图像坐标，结合所述图像监控系统11中的相应的监控图像数据进行确证，并在所述显示系统13中进行显示；在确认所述二次整合图像对应的所述故障区域图像为故障区域后，通过所述通信系统15向所述轨道交通现场的工作人员或其他工作人员发送故障排查的提示信息。

上述，图像监控系统11可以为设于轨道交通现场范围内的监控摄像头，可以设置于可监控视野内的不同区域，通过数据处理系统14及显示系统13，基于图像监控系统11对轨道交通现场进行实时监控。

上述，图像监控系统11还可以为现场工作人员手持的相机、摄像头等设备，通过网络进行对现场情况的监控，例如，可以为现场工作人员的安全帽上的外置摄像头，随着现场工作人员的移动而实时进行对现场的直播和监控，从而实现监控管理平台对于现场检修情况更好的掌握。

上述，监控图像数据、故障区域图像等均为故障数据，即为故障区域图像或故障区域其他数据信息，可以为轨道交通的待检测的区域或部分的图像，可以为设备摆放区域的图像，也可以为轨道交通设备的内部设置、零配件安装连接等的图像，例如，进站口区域安全设施摆放情况的图像，货运车头操作台的控制区域操作图像，列车视频通信视频线路连接图像等等。此外，故障数据也可以为其他故障信息，例如，故障区域气体情况、红外测距数据、故障区域声音检测数据等等。

上述，所述轨道交通现场的工作人员的终端可以包括数据采集端和数据预处理端，为检修人员所持有的终端设备，可以为手持的移动终端设备，也可以为可携带的便携笔记本电脑，在本实施例中，为手持移动终端。通过数据采集端和数据预处理端获取故障数据并进行预处理，可以通过终端设备的拍摄装置进行获取，例如，通过手持终端的摄像头获取所述故障区域图像。

上述，数据预处理端对故障数据的预处理可以为数据采集端对故障数据中的图像(故障区域图像)进行采集，并通过数据预处理端进行初步识别后，对所述故障区域图像进行拆分和筛选，对其中的可识别对象进行识别，从而获取其中的每一个可识别对象对应的子区域。子区域可以为在故障区域图像中所包含的多个不规则形状的图片，即为，一个故障区域图像，通过拆分为多个可识别对象对应的不规则形状的图片。例如，一张轨道交通的故障区域图像照片，通过进行识别，拆分为列车的图像截图、轨道的图象截图、信号灯的图象截图和站台安全设施的图象截图，其他区域的图像则丢弃不要，只保留上述图像截图。

上述，监控管理平台为服务端，即为管理人员对检修人员进行管理和协助下达指令的监控管理的平台。可以对检修人员所持有的数据采集端和数据预处理端所采集的数据进行接收，并通过GPS信号、图像识别基于监控管理平台进行对数据采集端和数据预处理端进行定位，对检修人员所采集的故障数据中的信息进行AI识别，判断出待检修设备、设施、摆放位置、方向、设置的缺陷、故障、问题等。

上述，数据预处理端将子区域进行生成子区域数据包，其中，可根据识别结果建立与每个子区域对应的标签，例如列车的图像截图中可建立列车标签，存入子区域数据包中，再将该故障区域图片中的每个子区域数据包传输至后台服务端，以便于后台服务端对每个子区域数据包进行识别和故障排查。

此外，图像监控系统11还可以包括与数据处理系统14连接的云存储服务端，用于存储历史数据，包括轨道交通中的设备、车辆的运动情况的历史数据，用以对特定时间点或时间段的设备、车辆的情况进行与当前的情况进行比对，从而进行更好的故障排查。

此外，轨道交通监控管理平台1还可以包括与数据处理系统14连接的智能语音模块，智能语音模块可使管理人员通过语音进行下达指令，和调取数据等控制操作，从而实现更加快捷和便捷的对于故障区域的监控和预警。其中，智能语音模块可以包括数据接收单元、数据处理单元、数据播放单元，数据接收单元用于接收用户的语音数据，并通过数据处理单元进行处理和匹配，从而确定用户的语音数据中是否包含语音指令，并转换为计算机所可以解读的数据，并执行相关的指令，进而通过数据播放单元进行反馈和交互。

本发明提供一种轨道交通监控管理平台1，包括：图像监控系统11、数据识别整合系统12、显示系统13、数据处理系统14和通信系统15。通过数据处理系统14对图像监控系统11和数据识别整合系统12的图像数据进行AI识别，通过所述通信系统15与轨道交通现场的工作人员进行沟通和下达故障排查指令，从而实现了获取、定位、找到故障的快速分析处理过程，即通过轨道交通监控管理平台1快速处理数据并定位且找出故障区域，并且进行快速的通知轨道交通现场的工作人员进行检修，大大提高了故障检修工作中的图像分析效率，加快了数据分析速度，缩短了检修时间，在一定程度上保证了轨道交通车辆的安全运行。

优选地，所述数据处理系统14包括处理器141，以及通过总线均与所述处理器141连接的存储装置142、供电装置、监控图像数据处理装置143、二次整合图像处理装置144和网络接口145；

通过所述网络接口145获得所述监控图像数据，并基于所述处理器141通过所述监控图像数据处理装置143进行处理；通过所述网络接口145获得所述二次整合图像，并基于所述处理器141通过所述二次整合图像处理装置144进行处理；

所述供电装置用于提供电力；所述存储装置142用于对所述二次整合图像处理装置144和所述监控图像处理装置的处理数据进行存储。

轨道交通现场的工作人员的终端采集故障区域图像后，进行分类识别并拆分，得到每个拆分图像包含有对应标签的拆分标记图像；所述数据识别整合系统12通过所述通信系统15获取所述拆分标记图像，并将所述拆分处理过的所述故障区域图像进行基于所述标签的整合，得到二次整合图像；上述，二次整合图像处理装置144，用于对于二次整合图像进行处理。具体的，可以为对二次整合图像进行AI识别，对图像中的位置进行确定，从而得到定位数据，进而将二次整合图像与定位数据库中的数据进行匹配，生成匹配数据；所述定位数据库中包括二次整合图像与定位数据之间的关联关系；鸡儿根据所述匹配数据确定终端在获取所述故障图像信息时的二次整合图像对应的定位数据。

上述，定位数据库为保存有故障图像与定位数据关联关系的数据库，也可以为保存有故障部件或区区域与定位数据之间的关联关系的数据库。其中，所述定位数据可以为所述故障图像在轨道交通设备及系统的整体区域中所处的位置信息，或者某个部件或某部分在其整体中所处的位置信息或定位信息。例如，通过终端拍摄的故障图像中的一部分为轨道交通列车，通过故障图像与定位数据库中的数据进行匹配后，生成的匹配数据中包含有列车的主动轮和其在列车整体中的定位数据。

此外，定位数据也可以进行判断操作终端的工作人员所在的位置，即服务端通过故障图像与定位数据库中的数据进行匹配，并根据匹配数据确定故障图像信息对应的定位数据，从而就获得了工作人员在进行图像获取时的所处于的定位信息。例如，工作人员在运转车间对货运列车进行故障排查，通过拍照，获得运转车间中的货运列车的图像，通过识别从而获取其定位信息为运转车间，拍摄部分的定位信息为货运列车头部第二节车厢，即为所述工作人员在运转车间对图像进行获取的。

上述，供电装置可以为UPS不间断电流，也可以为太阳能供电装置，此外也可以为与轨道列车车间内的蒸汽制备设备所排出的废气相连接的热管理系统，通过回收热气资源从而实现通过废气进行发电，带动平台运转，从而实现避免资源的浪费，更加环保。

优选地，所述数据处理系统14还包括与所述处理器141连接的定位信息处理装置146和实时路线图形监控装置147；

所述定位信息处理装置146用于将通过所述轨道交通现场的工作人员的所述终端获取到的定位信息进行处理并转换，生成为计算机可读的定位数据；

所述实时显示所述终端的所在位置的坐标；

所述实时路线图形监控装置147用于将所述定位数据进行实时的图形化显示，以便于监测所述工作人员的移动路径。

上述，终端实时通过GPS装置获取到当前的坐标，而监控管理平台可通过定位信息处理装置146实时获取到当前终端的坐标，并通过实时路线图形监控装置147进行显示终端的移动路径，其中，实时路线图形监控装置147可以为触屏，实时显示当前监控区域或故障区域的地图，终端的移动路径可实时显示于该触屏中的地图上。

优选地，所述数据处理系统14还包括故障图像比对库148和神经网络学习单元149；

所述神经网络学习单元149和所述故障图像比对库148均与所述处理器141连接；

基于所述处理器141，所述神经网络学习单元149通过所述故障图像比对库148中的数据进行学习训练，生成神经网络模型；通过所述神经网络模型对所述二次整合图像进行AI识别，定位并找出其中的故障区域。

上述，需要理解的是，人工神经网络(Artificial Neural Networks，简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model)，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

上述，故障图形比对库中，包含有故障区域内的所有设备的不同角度故障图像的图像数据，用户比对从而判断出该设备是否存在故障情况。

在本实施例中，通过人工神经网络，对故障图像比对库148中图像数据进行学习和训练，从而得到神经网络模型，该模型可用于确定通过图像监控系统11和数据识别整合系统12所获取到的图像数据是否存在故障，此外，每一次判断都将该次的图像数据保存于该图像比对库中，从而提高神经网络模型的准确度。

优选地，所述图像监控系统11包括设于每个所述轨道交通现场的图像采集装置111，以及与每个所述图像采集装置111均连接的方向控制台113；

所述方向控制台113，用于控制所述图像采集装置111的方向；

所述方向控制台113，包括转向摇杆1131和方向轮1132；

所述图像采集装置111为高清摄像头。

上述，图像监控系统11为设置于不同的轨道交通现场的图像采集装置111，即可以为设置于不同的需要监控的场所的高清摄像头，进而通过方向控制台113进行对每一个高清摄像头的监控方向进行调整。

方向控制台113，包括转向摇杆1131和方向轮1132，转向摇杆1131和方向轮1132用于对于高清摄像头的方向的控制。

上述，方向轮1132可进行对高清摄像头的方向进行调整，摇杆可用于切换不同的高清摄像头或调整摄像头的高度。

上述，方向控制台113可以设于轨道交通监控管理平台1的数据处理系统14处，通过管理人员对转向摇杆1131和方向轮1132的控制，从而实现对于每一个摄像头的方向的控制。

优选地，所述图像监控系统11还包括与每个所述图像采集装置111连接的激光指示灯112；

所述激光指示灯112与所述方向控制台113连接；

通过所述方向控制台113的所述摇杆和所述方向轮1132对所述图像采集装置111的方向进行调整，并在所述图像采集装置111的监控视野内，开启并调整所述激光指示灯112的光点位置，以使所述光点位置处于所述故障区域内，以便于所述工作人员根据所述光点位置进行定位并排查故障。

上述，激光指示灯112用于对待维修的区域、设备等目标的定位指示，用于提示现场的工作人员，系统识别到的故障区域的具体位置，从而让工作人员更方便的对目标区域进行检修。

上述，激光指示灯112可以设于图像监控系统11的图像采集装置111上端或任意一侧，可通过可移动支架对激光指示灯112的方向进行调整，可移动支架与方向控制台113连接，通过方向控制台113进行对激光指示灯112的方向进行调整，从而在图像监控系统11的高清摄像头的可视范围内，对故障区域进行指示，并定位出故障位置或区域。

优选地，所述通信系统15包括数据交互端口151、与所述数据交互端口151连接的网络交换机152，以及与所述网络交换机152连接的无线网络单元153；

所述通信系统15还包括，设于每个所述图像采集装置111内的无线中继放大器154；

所述无线网络单元153将无线网络信号通过所述无线中继放大器154进行桥接中继放大，以便于每个所述图像采集装置111和所述终端在所述故障区域通过所述无线网络信号进行数据交互。

上述，无线分布式系统(WDS)的无线中继模式,就是在WDS上可以让无线AP之间通过无线信号进行桥接中继，在这同时并不影响其无线AP覆盖的功能，提供了全新的无线组网模式。

上述，在本实施例中，通过监控管理平台的无线网络单元153组件局域网，并通过设置于轨道交通现场内的每个图像采集装置111内无线中继进行对信号的接收和放大，从而实现对于无线组网信号的扩大化，达到提高信号强度的作用。

优选地，所述轨道交通监控管理平台1还包括RSA加密数据系统16；

所述RSA加密数据系统16与数据识别整合系统12、数据处理系统14和通信系统15均连接；

所述RSA加密数据系统16用于基于RSA非对称加密技术对通过所述通信系统15传输交互的数据进行RSA加密和解密。

上述，监控管理平台与终端之间的数据交互，由于涉及到轨道交通领域，且为公共设施，需要进行一定程度的加密，在本实施例中，通过非对称加密方法对进行交互的数据进行加密。上述加密，即为终端与监控管理平台之间的数据交互的加密。

作为终端与监控管理平台之间的非对称数据加密可以为，基于数据加密装置，所述终端设备向所述后台监控管理平台请求对RSA公钥进行发放；其中，所述监控管理平台根据请求生成RSA公钥和RSA私钥，并将所述RSA公钥向所述终端设备发送；所述终端设备接收所述监控管理平台下发的RSA公钥；所述终端设备利用所述RSA公钥对所述子区域数据包进行加密，得到以所述RSA公钥加密的所述子区域数据包，以便于所述终端设备将所述RSA公钥加密的所述子区域数据包发送至所述监控管理平台并解密。所述监控管理平台接收所述RSA公钥加密的所述子区域数据包；所述监控管理平台利用RSA私钥对所述子区域数据包进行解密，得到解密数据。

此外，监控管理平台还可以包括指纹识别装置，该装置与数据处理系统14连接，用以对管理人员进行身份识别和保存，当对管理人员的身份确认后，建立与监控管理平台的数据连接并进行对该平台的管理，从而提高数据的安全性。

优选地，所述轨道交通监控管理平台1还包括对讲系统17；

所述对讲系统17与所述数据处理系统14和通信系统15均连接；

基于所述数据处理系统14，所述对讲系统17通过所述通信系统15与所述轨道交通现场的工作人员的终端进行语音对讲。

上述，对讲系统17可以为通过通信系统15进行数据传输的对讲装置。

应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施方式中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

发明人声明，本发明通过上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，但本发明并不局限于上述详细工艺设备和工艺流程。并且即不意味着本发明应依赖上述详细工艺设备和工艺流程才能实施。所属技术领域的技术人员应该明了，对本发明的任何改进，对本发明产品各原料的等效替换及辅助成分的添加、具体方式的选择等，均落在本发明的保护范围和公开范围之内。

Claims (8)

1.一种轨道交通监控管理平台，其特征在于，包括：图像监控系统、数据识别整合系统、显示系统、数据处理系统和通信系统；

所述图像监控系统、所述数据识别整合系统、所述显示系统和所述通信系统均与所述数据处理系统连接；

所述图像监控系统，用于实时获取所述轨道交通现场的监控图像数据，并通过所述数据处理系统进行基于AI技术的识别和故障排查，进而通过所述通信系统向轨道交通现场的工作人员的终端发送故障排查的提示信息；

所述轨道交通现场的工作人员的终端包括数据采集端和数据预处理端，数据采集端负责对故障区域图像进行采集，数据预处理端负责对采集的图像分类识别并拆分，得到每个拆分图像包含有对应标签的拆分标记图像；所述数据识别整合系统通过所述通信系统获取所述拆分标记图像，并将拆分处理过的所述故障区域图像进行基于所述标签的整合，得到二次整合图像；

所述数据处理系统对所述二次整合图像进行AI识别，定位所述二次整合图像对应的故障区域图像坐标，结合所述图像监控系统中的相应的监控图像数据进行确证，并在所述显示系统中进行显示；在确认所述二次整合图像对应的所述故障区域图像为故障区域后，通过所述通信系统向所述轨道交通现场的工作人员或其他工作人员发送故障排查的提示信息；

其中，所述数据处理系统包括处理器，以及通过总线均与所述处理器连接的存储装置、监控图像数据处理装置、二次整合图像处理装置和网络接口；

通过所述网络接口获得所述监控图像数据，并基于所述处理器通过所述监控图像数据处理装置进行处理；通过所述网络接口获得所述二次整合图像，并基于所述处理器通过所述二次整合图像处理装置进行处理；

所述存储装置用于对所述二次整合图像处理装置和所述监控图像处理装置的处理数据进行存储，每一次判断都将该次的图像数据保存于图像对比库中；

其中，所述图像监控系统还包括云存储服务端，所述云存储服务端与所述数据处理系统连接，所述云存储服务端用于存储历史数据，基于所述历史数据对特定时间点和/或特定时间段的设备和/或车辆的情况进行排查。

2.如权利要求1所述轨道交通监控管理平台，其特征在于，所述数据处理系统还包括与所述处理器连接的定位信息处理装置和实时路线图形监控装置；

所述定位信息处理装置用于将通过所述轨道交通现场的工作人员的所述终端获取到的定位信息进行处理并转换，生成为计算机可读的定位数据；

所述实时显示所述终端的所在位置的坐标；

所述实时路线图形监控装置用于将所述定位数据进行实时的图形化显示，以便于监测所述工作人员的移动路径。

3.如权利要求2所述轨道交通监控管理平台，其特征在于，所述数据处理系统还包括故障图像比对库和神经网络学习单元；

所述神经网络学习单元和所述故障图像比对库均与所述处理器连接；

基于所述处理器，所述神经网络学习单元通过所述故障图像比对库中的数据进行学习训练，生成神经网络模型；通过所述神经网络模型对所述二次整合图像进行AI识别，定位并找出其中的故障区域。

4.如权利要求1所述轨道交通监控管理平台，其特征在于，所述图像监控系统包括设于每个所述轨道交通现场的图像采集装置，以及与每个所述图像采集装置均连接的方向控制台；

所述方向控制台，用于控制所述图像采集装置的方向；

所述方向控制台，包括转向摇杆和方向轮；

所述图像采集装置为高清摄像头。

5.如权利要求4所述轨道交通监控管理平台，其特征在于，所述图像监控系统还包括与每个所述图像采集装置连接的激光指示灯；

所述激光指示灯与所述方向控制台连接；

通过所述方向控制台的所述摇杆和所述方向轮对所述图像采集装置的方向进行调整，并在所述图像采集装置的监控视野内，开启并调整所述激光指示灯的光点位置，以使所述光点位置处于所述故障区域内，以便于所述工作人员根据所述光点位置进行定位并排查故障。

6.如权利要求1所述轨道交通监控管理平台，其特征在于，所述通信系统包括数据交互端口、与所述数据交互端口连接的网络交换机，以及与所述网络交换机连接的无线网络单元；

所述通信系统还包括，设于每个图像采集装置内的无线中继放大器；

所述无线网络单元将无线网络信号通过所述无线中继放大器进行桥接中继放大，以便于每个图像采集装置和所述终端在所述故障区域通过所述无线网络信号进行数据交互。

7.如权利要求1所述轨道交通监控管理平台，其特征在于，所述轨道交通监控管理平台还包括RSA加密数据系统；

所述RSA加密数据系统与数据识别整合系统、数据处理系统和通信系统均连接；

所述RSA加密数据系统用于基于RSA非对称加密技术对通过所述通信系统传输交互的数据进行RSA加密和解密。

8.如权利要求1所述轨道交通监控管理平台，其特征在于，

所述轨道交通监控管理平台还包括对讲系统；

所述对讲系统与所述数据处理系统和通信系统均连接；

基于所述数据处理系统，所述对讲系统通过所述通信系统与所述轨道交通现场的工作人员的终端进行语音对讲。

Images