CN112960014B - 基于人工智能的轨道交通运行安全在线实时监测预警管理云平台 - Google Patents

基于人工智能的轨道交通运行安全在线实时监测预警管理云平台 Download PDF

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CN112960014B
CN112960014B CN202110145744.2A CN202110145744A CN112960014B CN 112960014 B CN112960014 B CN 112960014B CN 202110145744 A CN202110145744 A CN 202110145744A CN 112960014 B CN112960014 B CN 112960014B
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Abstract

本发明公开基于人工智能的轨道交通运行安全在线实时监测预警管理云平台，包括区域划分模块、图像采集模块、图像预处理模块、道岔型号检测模块、尖轨接触面积检测模块、变轨速度检测模块、变轨动态横向应力检测模块、轮对内侧距检测模块、建模分析服务器、数据库、管理服务器、预警模块和显示终端，通过对列车经过各个检测子区域铁路道岔时进行变轨时的行驶速度、铁路道岔所受的横向应力、轮对内侧距离和尖轨与滑床板的接触面积实时检测，以分析变轨安全影响系数，可直观的展示各个检测子区域变轨时的安全情况，提高了列车变轨时安全的检测效率和准确性，降低了人工成本，保障了铁路道岔使用的安全性。

Description

基于人工智能的轨道交通运行安全在线实时监测预警管理云 平台
技术领域
本发明属于轨道交通监测技术领域，具体涉及到基于人工智能的轨道交通运行安全在线实时监测预警管理云平台。
背景技术
随时高速铁路的迅速发展，铁路运营的安全性越来越成为人身安全和经济发展的关键，列车在经过铁路道岔进行变轨时产生的振动和冲击不可避免地会使铁路道岔出现安全性问题，例如列车在进行变轨时速度过快或轮对内侧距过大都可能会导致列车脱轨现象发生，为了保障铁路运输的安全与畅通,提高运营效率,对铁路健康状况进行实时监测十分必要。
由于现有的铁路轨道检测方法是人为间隔一定时间进行检测，检测区域不可能都和检测人员距离近，特别在需要检测的铁路道岔点位多时,需要不同点位配备不同的检测人员进行分别检测，会给检测人员带来极大不便，提高了检测的成本，人工检测方式也存在着无法做到实时检测的问题,检测人员不进行实时检测,那么相关部门就无法获知铁路道岔的实时数据，且人工检测因为人为因素会导致检测数据有所误差，精确性无法得到保证。
发明内容
针对上述问题，本发明提出基于人工智能的轨道交通运行安全在线实时监测预警管理云平台，通过道岔型号检测模块、尖轨接触面积检测模块、变轨速度检测模块、变轨动态横向应力检测模块和轮对内侧距检测模块并结合建模分析服务器，对铁路轨道各个检测子区域的铁路道岔进行实时检测，以分析各个检测子区域的变轨安全影响系数，解决了现有技术中存在的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
基于人工智能的轨道交通运行安全在线实时监测预警管理云平台，包括区域划分模块、图像采集模块、图像预处理模块、道岔型号检测模块、尖轨接触面积检测模块、变轨速度检测模块、变轨动态横向应力检测模块、轮对内侧距检测模块、建模分析服务器、数据库、管理服务器、预警模块和显示终端；
所述图像采集模块分别与区域划分模块和图像预处理模块连接，尖轨接触面积检测模块分别与图像预处理模块和建模分析服务器连接，建模分析服务器分别与道岔型号检测模块、变轨速度检测模块、变轨动态横向应力检测模块、轮对内侧距检测模块、数据库和管理服务器连接，管理服务器分别与数据库、显示终端和预警模块连接；
所述区域划分模块用于对整条铁路轨道内各个铁路道岔所在的区域进行区域划分，按照从铁路轨道起点至终点的顺序，将整条铁路轨道划分为各个相互连接的检测子区域，每个检测子区域对应一个铁路道岔，将划分后的各检测子区域按照各检测子区域依次距离铁路轨道起点的距离由近到远的顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...,g；
所述图像采集模块包括高清摄像头，用于对各个检测子区域内的铁路道岔进行图像采集，并将采集到的各个检测子区域内的铁路道岔图像发送至图像预处理模块；
所述图像预处理模块接收图像采集模块发送的各个检测子区域内的铁路道岔图像，对接收的各个检测子区域内的铁路道岔图像进行图像分割，拼接图像分割得到的铁路道岔的特征区域，并去除铁路道岔的特征区域外的背景图像，将保留的铁路道岔的特征区域图像通过几何归一化处理变化为大小一致且不存在偏角的铁路道岔图像，同时进行灰度变换和图像增强处理，得到处理后的各个检测子区域的铁路道岔目标图像，图像预处理模块将处理后的各个检测子区域的铁路道岔目标图像发送至尖轨接触面积检测模块；
所述道岔型号检测模块包括角度检测仪，用于对各个检测子区域内的铁路道岔的辙叉心角度进行检测，将检测到的各个检测子区域内的铁路道岔的辙叉心角度进行铁路道岔型号进行计算，计算得出该检测子区域内的铁路道岔辙叉心角度对应的铁路道岔型号，进而获得各个检测子区域内的铁路道岔型号，道岔信号检测模块将各个检测子区域内的铁路道岔型号发送至建模分析服务器；
所述尖轨接触面积检测模块接收图像预处理模块发送的各个检测子区域的铁路道岔目标图像，对接收的各个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积进行实时检测，并将检测的各个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积分别发送至建模分析服务器；
所述变轨速度检测模块包括速度传感器，用于对列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度进行实时检测，并将检测的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度发送至建模分析服务器；
所述变轨动态横向应力检测模块包括应力检测仪，用于对列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力进行实时检测，并将检测的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力分别发送至建模分析服务器；
所述轮对内侧距检测模块包括红外测距仪，用于对列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距进行实时检测，并将检测的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距分别发送至建模分析服务器；
所述数据库用于存储尖轨与滑床板的标准接触面积，存储不同铁路道岔型号对应的列车标准行驶速度，存储铁路道岔所受标准横向应力，存储各个检测子区域内铁路道岔的辙叉心作用面至护轮轨头部外侧的距离，并存储不同级别预警指令对应的变轨安全影响系数范围；
所述建模分析服务器接收尖轨接触面积检测模块发送的各个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积，将接收的各个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积与数据库中存储的尖轨与滑床板的标准接触面积进行对比，构成尖轨接触面积对比集合A(a1,a2,...,ai,...,ag)，ai表示为第i个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积与标准接触面积之间的差值；
建模分析服务器接收道岔型号检测模块发送的各个检测子区域内的铁路道岔型号，将接收的各个检测子区域内的铁路道岔型号与数据库中存储的不同铁路道岔型号对应的列车标准行驶速度进行对比，获得列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的标准行驶速度，接收铁路变轨速度检测模块发送的各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度，将接收的各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度与标准行驶速度进行对比，构成列车行驶速度对比集合B(b1,b2,...,bi,...,bg)，bi表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度与标准行驶速度之间的差值；
建模分析服务器接收变轨动态横向应力检测模块发送的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力，将接收的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力与数据库中存储的铁路道岔所受标准横向应力进行对比，构成铁路道岔横向应力对比集合C(c1,c2,...,ci,...,cg)，ci表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力与铁路道岔所受标准横向应力之间的差值；
建模分析服务器接收轮对内侧距检测检测模块发送的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距，对接收的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距与数据库中存储的各个检测子区域内铁路道岔的辙叉心作用面至护轮轨头部外侧的距离进行对比，构成轮对内侧距对比集合D(d1,d2,...,di,...,dg)，di表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距与该检测子区域内铁路道岔的辙叉心作用面至护轮轨头部外侧的距离之间的差值；
建模分析服务器根据尖轨接触面积对比集合、列车行驶速度对比集合、铁路道岔横向应力对比集合和轮对内侧距对比集合，以统计变轨安全影响系数，并将统计的变轨安全影响系数发送至管理服务器；
所述管理服务器接收建模分析服务器发送的变轨安全影响系数，并将接收的变轨安全影响系数与数据库中存储的不同级别预警指令对应的变轨安全影响系数范围进行对比，若变轨安全影响系数在一级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的下限数值，则管理服务器不发送预警指令至预警模块，若变轨安全影响系数在一级预警指令对应的变轨安全影响系数范围内，则管理服务器发送一级预警指令至预警模块，若变轨安全影响系数在二级预警指令对应的变轨安全影响系数范围内，则管理服务器发送二级预警指令至预警模块，若变轨安全影响系数在三级预警指令对应的变轨安全影响系数范围内，则管理服务器发送三级预警指令至预警模块，管理服务器将变轨安全影响系数发送至显示终端；
所述预警模块接收管理服务器发送的预警指令，并进行不同程度的预警。
所述显示终端接收管理服务器发送的变轨安全影响系数，并进行显示。
进一步地，所述铁路道岔型号的计算公式为N＝cotα，N表示为铁路道岔型号，α表示为辙叉心角度。
进一步地，所述一级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的上限数值小于二级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的下限数值，二级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的上限数值小于三级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的下限数值。
进一步地，所述铁路道岔型号包括9号、12号、18号和30号。
进一步地，所述高清摄像头、角度检测仪、速度传感器、应力检测仪和红外测距仪的个数分别与检测子区域的个数保持一致。
进一步地，所述变轨安全影响系数的计算公式为
Figure BDA0002930186920000061
λi表示为第i个检测子区域的变轨安全影响系数，e表示为自然数，ai表示为第i个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积与标准接触面积之间的差值，bi表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度与标准行驶速度之间的差值，ci表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力与铁路道岔所受标准横向应力之间的差值，di表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距与该检测子区域内铁路道岔的辙叉心作用面至护轮轨头部外侧的距离之间的差值。
有益效果：
(1)本发明通过道岔型号检测模块、尖轨接触面积检测模块、变轨速度检测模块、变轨动态横向应力检测模块和轮对内侧距检测模块并结合建模分析服务器，对铁路轨道各个检测子区域的铁路道岔进行实时检测，以分析各个检测子区域的变轨安全影响系数，通过变轨安全影响系数可直观的展示各个检测子区域变轨时的安全情况，提高了列车变轨时安全的检测效率和准确性，降低了人工成本，保障了铁路道岔使用的安全性。
(2)本发明通过获取列车经过各个检测子区域铁路道岔时进行变轨时的行驶速度、铁路道岔所受的横向应力、轮对内侧距离和尖轨与滑床板的接触面积，并与标准数据进行对比，为后期统计各个检测子区域的变轨安全影响系数提供了可靠的前期数据准备和参考依据，具有真实性高和数据精确度和准确率高的特点。
(3)本发明在显示终端，通过对各个检测子区域的变轨安全系数进行显示，为相关部门提供了铁路道岔的实时检测数据，方便技术人员根据铁路道岔的实时检测数据采取不同的措施对铁路道岔进行安全维护，大大提高了铁路道岔使用的安全性。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的系统流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1所示，基于人工智能的轨道交通运行安全在线实时监测预警管理云平台，包括区域划分模块、图像采集模块、图像预处理模块、道岔型号检测模块、尖轨接触面积检测模块、变轨速度检测模块、变轨动态横向应力检测模块、轮对内侧距检测模块、建模分析服务器、数据库、管理服务器、预警模块和显示终端；
所述图像采集模块分别与区域划分模块和图像预处理模块连接，尖轨接触面积检测模块分别与图像预处理模块和建模分析服务器连接，建模分析服务器分别与道岔型号检测模块、变轨速度检测模块、变轨动态横向应力检测模块、轮对内侧距检测模块、数据库和管理服务器连接，管理服务器分别与数据库、显示终端和预警模块连接；
所述区域划分模块用于对整条铁路轨道内各个铁路道岔所在的区域进行区域划分，按照从铁路轨道起点至终点的顺序，将整条铁路轨道划分为各个相互连接的检测子区域，每个检测子区域对应一个铁路道岔，将划分后的各检测子区域按照各检测子区域依次距离铁路轨道起点的距离由近到远的顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...,g；
所述图像采集模块包括高清摄像头，高清摄像头的个数与各个检测子区域的个数保持一致，用于对各个检测子区域内的铁路道岔进行图像采集，并将采集到的各个检测子区域内的铁路道岔图像发送至图像预处理模块；
所述图像预处理模块接收图像采集模块发送的各个检测子区域内的铁路道岔图像，对接收的各个检测子区域内的铁路道岔图像进行图像分割，拼接图像分割得到的铁路道岔的特征区域，并去除铁路道岔的特征区域外的背景图像，将保留的铁路道岔的特征区域图像通过几何归一化处理变化为大小一致且不存在偏角的铁路道岔图像，同时进行灰度变换和图像增强处理，得到处理后的各个检测子区域的铁路道岔目标图像，图像预处理模块将处理后的各个检测子区域的铁路道岔目标图像发送至尖轨接触面积检测模块；
所述道岔型号检测模块包括角度检测仪，角度检测仪的个数与各个检测子区域的个数保持一致，用于对各个检测子区域内的铁路道岔的辙叉心角度进行检测，将检测到的各个检测子区域内的铁路道岔的辙叉心角度进行铁路道岔型号进行计算，所述铁路道岔型号的计算公式为N＝cotα，N表示为铁路道岔型号，α表示为辙叉心角度，计算得出该检测子区域内的铁路道岔辙叉心角度对应的铁路道岔型号，所述铁路道岔型号包括9号、12号、18号和30号，进而获得各个检测子区域内的铁路道岔型号，道岔信号检测模块将各个检测子区域内的铁路道岔型号发送至建模分析服务器；
所述尖轨接触面积检测模块接收图像预处理模块发送的各个检测子区域的铁路道岔目标图像，对接收的各个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积进行实时检测，并将检测的各个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积分别发送至建模分析服务器；
所述变轨速度检测模块包括速度传感器，速度传感器的个数与各个检测子区域的个数保持一致，用于对列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度进行实时检测，并将检测的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度发送至建模分析服务器；
所述变轨动态横向应力检测模块包括应力检测仪，应力检测仪的个数与各个检测子区域的个数保持一致，用于对列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力进行实时检测，并将检测的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力分别发送至建模分析服务器；
所述轮对内侧距检测模块包括红外测距仪，红外测距仪的个数与各个检测子区域的个数保持一致，用于对列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距进行实时检测，并将检测的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距分别发送至建模分析服务器；
本实施例通过获取列车经过各个检测子区域铁路道岔时进行变轨时的行驶速度、铁路道岔所受的横向应力、轮对内侧距离和尖轨与滑床板的接触面积，并与标准数据进行对比，为后期统计各个检测子区域的变轨安全影响系数提供了可靠的前期数据准备和参考依据，具有真实性高和数据精确度和准确率高的特点。
所述数据库用于存储尖轨与滑床板的标准接触面积，存储不同铁路道岔型号对应的列车标准行驶速度，存储铁路道岔所受标准横向应力，存储各个检测子区域内铁路道岔的辙叉心作用面至护轮轨头部外侧的距离，并存储不同级别预警指令对应的变轨安全影响系数范围，所述一级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的上限数值小于二级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的下限数值，二级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的上限数值小于三级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的下限数值；
所述建模分析服务器接收尖轨接触面积检测模块发送的各个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积，将接收的各个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积与数据库中存储的尖轨与滑床板的标准接触面积进行对比，构成尖轨接触面积对比集合A(a1,a2,...,ai,...,ag)，ai表示为第i个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积与标准接触面积之间的差值；
建模分析服务器接收道岔型号检测模块发送的各个检测子区域内的铁路道岔型号，将接收的各个检测子区域内的铁路道岔型号与数据库中存储的不同铁路道岔型号对应的列车标准行驶速度进行对比，获得列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的标准行驶速度，接收铁路变轨速度检测模块发送的各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度，将接收的各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度与标准行驶速度进行对比，构成列车行驶速度对比集合B(b1,b2,...,bi,...,bg)，bi表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度与标准行驶速度之间的差值；
建模分析服务器接收变轨动态横向应力检测模块发送的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力，将接收的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力与数据库中存储的铁路道岔所受标准横向应力进行对比，构成铁路道岔横向应力对比集合C(c1,c2,...,ci,...,cg)，ci表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力与铁路道岔所受标准横向应力之间的差值；
建模分析服务器接收轮对内侧距检测检测模块发送的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距，对接收的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距与数据库中存储的各个检测子区域内铁路道岔的辙叉心作用面至护轮轨头部外侧的距离进行对比，构成轮对内侧距对比集合D(d1,d2,...,di,...,dg)，di表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距与该检测子区域内铁路道岔的辙叉心作用面至护轮轨头部外侧的距离之间的差值；
建模分析服务器根据尖轨接触面积对比集合、列车行驶速度对比集合、铁路道岔横向应力对比集合和轮对内侧距对比集合，以统计变轨安全影响系数，所述变轨安全影响系数的计算公式为
Figure BDA0002930186920000121
λi表示为第i个检测子区域的变轨安全影响系数，e表示为自然数，ai表示为第i个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积与标准接触面积之间的差值，bi表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度与标准行驶速度之间的差值，ci表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力与铁路道岔所受标准横向应力之间的差值，di表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距与该检测子区域内铁路道岔的辙叉心作用面至护轮轨头部外侧的距离之间的差值，并将统计的变轨安全影响系数发送至管理服务器；
所述管理服务器接收建模分析服务器发送的变轨安全影响系数，并将接收的变轨安全影响系数与数据库中存储的不同级别预警指令对应的变轨安全影响系数范围进行对比，若变轨安全影响系数在一级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的下限数值，则管理服务器不发送预警指令至预警模块，若变轨安全影响系数在一级预警指令对应的变轨安全影响系数范围内，则管理服务器发送一级预警指令至预警模块，若变轨安全影响系数在二级预警指令对应的变轨安全影响系数范围内，则管理服务器发送二级预警指令至预警模块，若变轨安全影响系数在三级预警指令对应的变轨安全影响系数范围内，则管理服务器发送三级预警指令至预警模块，管理服务器将变轨安全影响系数发送至显示终端；
所述预警模块接收管理服务器发送的预警指令，并进行不同程度的预警。
所述显示终端接收管理服务器发送的变轨安全影响系数，并进行显示，通过对各个检测子区域的变轨安全系数进行显示，为相关部门提供了铁路道岔的实时检测数据，方便技术人员根据铁路道岔的实时检测数据采取不同的措施对铁路道岔进行安全维护，大大提高了铁路道岔使用的安全性。
本发明通过道岔型号检测模块、尖轨接触面积检测模块、变轨速度检测模块、变轨动态横向应力检测模块和轮对内侧距检测模块并结合建模分析服务器，对铁路轨道各个检测子区域的铁路道岔进行实时检测，以分析各个检测子区域的变轨安全影响系数，通过变轨安全影响系数可直观的展示各个检测子区域变轨时的安全情况，提高了列车变轨时安全的检测效率和准确性，降低了人工成本，保障了铁路道岔使用的安全性。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.基于人工智能的轨道交通运行安全在线实时监测预警管理云平台，其特征在于：包括区域划分模块、图像采集模块、图像预处理模块、道岔型号检测模块、尖轨接触面积检测模块、变轨速度检测模块、变轨动态横向应力检测模块、轮对内侧距检测模块、建模分析服务器、数据库、管理服务器、预警模块和显示终端；
所述图像采集模块分别与区域划分模块和图像预处理模块连接，尖轨接触面积检测模块分别与图像预处理模块和建模分析服务器连接，建模分析服务器分别与道岔型号检测模块、变轨速度检测模块、变轨动态横向应力检测模块、轮对内侧距检测模块、数据库和管理服务器连接，管理服务器分别与数据库、显示终端和预警模块连接；
所述区域划分模块用于对整条铁路轨道内各个铁路道岔所在的区域进行区域划分，按照从铁路轨道起点至终点的顺序，将整条铁路轨道划分为各个相互连接的检测子区域，每个检测子区域对应一个铁路道岔，将划分后的各检测子区域按照各检测子区域依次距离铁路轨道起点的距离由近到远的顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...,g；
所述图像采集模块包括高清摄像头，用于对各个检测子区域内的铁路道岔进行图像采集，并将采集到的各个检测子区域内的铁路道岔图像发送至图像预处理模块；
所述图像预处理模块接收图像采集模块发送的各个检测子区域内的铁路道岔图像，对接收的各个检测子区域内的铁路道岔图像进行图像分割，拼接图像分割得到的铁路道岔的特征区域，并去除铁路道岔的特征区域外的背景图像，将保留的铁路道岔的特征区域图像通过几何归一化处理变化为大小一致且不存在偏角的铁路道岔图像，同时进行灰度变换和图像增强处理，得到处理后的各个检测子区域的铁路道岔目标图像，图像预处理模块将处理后的各个检测子区域的铁路道岔目标图像发送至尖轨接触面积检测模块；
所述道岔型号检测模块包括角度检测仪，用于对各个检测子区域内的铁路道岔的辙叉心角度进行检测，将检测到的各个检测子区域内的铁路道岔的辙叉心角度进行铁路道岔型号进行计算，计算得出该检测子区域内的铁路道岔辙叉心角度对应的铁路道岔型号，进而获得各个检测子区域内的铁路道岔型号，道岔信号检测模块将各个检测子区域内的铁路道岔型号发送至建模分析服务器；
所述尖轨接触面积检测模块接收图像预处理模块发送的各个检测子区域的铁路道岔目标图像，对接收的各个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积进行实时检测，并将检测的各个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积分别发送至建模分析服务器；
所述变轨速度检测模块包括速度传感器，用于对列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度进行实时检测，并将检测的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度发送至建模分析服务器；
所述变轨动态横向应力检测模块包括应力检测仪，用于对列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力进行实时检测，并将检测的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力分别发送至建模分析服务器；
所述轮对内侧距检测模块包括红外测距仪，用于对列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距进行实时检测，并将检测的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距分别发送至建模分析服务器；
所述数据库用于存储尖轨与滑床板的标准接触面积，存储不同铁路道岔型号对应的列车标准行驶速度，存储铁路道岔所受标准横向应力，存储各个检测子区域内铁路道岔的辙叉心作用面至护轮轨头部外侧的距离，并存储不同级别预警指令对应的变轨安全影响系数范围；
所述建模分析服务器接收尖轨接触面积检测模块发送的各个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积，将接收的各个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积与数据库中存储的尖轨与滑床板的标准接触面积进行对比，构成尖轨接触面积对比集合A(a1,a2,...,ai,...,ag)，ai表示为第i个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积与标准接触面积之间的差值；
建模分析服务器接收道岔型号检测模块发送的各个检测子区域内的铁路道岔型号，将接收的各个检测子区域内的铁路道岔型号与数据库中存储的不同铁路道岔型号对应的列车标准行驶速度进行对比，获得列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的标准行驶速度，接收铁路变轨速度检测模块发送的各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度，将接收的各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度与标准行驶速度进行对比，构成列车行驶速度对比集合B(b1,b2,...,bi,...,bg)，bi表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度与标准行驶速度之间的差值；
建模分析服务器接收变轨动态横向应力检测模块发送的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力，将接收的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力与数据库中存储的铁路道岔所受标准横向应力进行对比，构成铁路道岔横向应力对比集合C(c1,c2,...,ci,...,cg)，ci表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力与铁路道岔所受标准横向应力之间的差值；
建模分析服务器接收轮对内侧距检测模块发送的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距，对接收的列车经过各个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距与数据库中存储的各个检测子区域内铁路道岔的辙叉心作用面至护轮轨头部外侧的距离进行对比，构成轮对内侧距对比集合D(d1,d2,...,di,...,dg)，di表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距与该检测子区域内铁路道岔的辙叉心作用面至护轮轨头部外侧的距离之间的差值；
建模分析服务器根据尖轨接触面积对比集合、列车行驶速度对比集合、铁路道岔横向应力对比集合和轮对内侧距对比集合，以统计变轨安全影响系数，并将统计的变轨安全影响系数发送至管理服务器；
所述管理服务器接收建模分析服务器发送的变轨安全影响系数，并将接收的变轨安全影响系数与数据库中存储的不同级别预警指令对应的变轨安全影响系数范围进行对比，若变轨安全影响系数在一级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的下限数值，则管理服务器不发送预警指令至预警模块，若变轨安全影响系数在一级预警指令对应的变轨安全影响系数范围内，则管理服务器发送一级预警指令至预警模块，若变轨安全影响系数在二级预警指令对应的变轨安全影响系数范围内，则管理服务器发送二级预警指令至预警模块，若变轨安全影响系数在三级预警指令对应的变轨安全影响系数范围内，则管理服务器发送三级预警指令至预警模块，管理服务器将变轨安全影响系数发送至显示终端；
所述预警模块接收管理服务器发送的预警指令，并进行不同程度的预警；
所述显示终端接收管理服务器发送的变轨安全影响系数，并进行显示；
所述变轨安全影响系数的计算公式为
Figure FDA0003607115420000051
λi表示为第i个检测子区域的变轨安全影响系数，e表示为自然数，ai表示为第i个检测子区域的铁路道岔目标图像中尖轨与滑床板的接触面积与标准接触面积之间的差值，bi表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的速度与标准行驶速度之间的差值，ci表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时铁路道岔所受的横向应力与铁路道岔所受标准横向应力之间的差值，di表示为列车经过第i个检测子区域内铁路道岔进行变轨时的轮对内侧距与该检测子区域内铁路道岔的辙叉心作用面至护轮轨头部外侧的距离之间的差值。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的轨道交通运行安全在线实时监测预警管理云平台，其特征在于：所述铁路道岔型号的计算公式为N＝cotα，N表示为铁路道岔型号，α表示为辙叉心角度。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的轨道交通运行安全在线实时监测预警管理云平台，其特征在于：所述一级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的上限数值小于二级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的下限数值，二级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的上限数值小于三级预警指令对应的变轨安全影响系数范围的下限数值。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的轨道交通运行安全在线实时监测预警管理云平台，其特征在于：所述铁路道岔型号包括9号、12号、18号和30号。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的轨道交通运行安全在线实时监测预警管理云平台，其特征在于：所述高清摄像头、角度检测仪、速度传感器、应力检测仪和红外测距仪的个数分别与检测子区域的个数保持一致。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113799855B (zh) * 2021-11-16 2022-03-22 通号工程局集团电气工程有限公司 基于可视化界面的铁路信号数据采集模拟分析处理系统
CN115610479B (zh) * 2022-09-23 2023-09-15 北京京天威科技发展有限公司 一种铁路线路状态巡检系统和方法
CN115861912A (zh) * 2022-09-27 2023-03-28 北京京天威科技发展有限公司 一种螺栓松动状态检测系统和方法
CN117368513B (zh) * 2023-12-08 2024-02-13 广州泛美实验室系统科技股份有限公司 实验室自动化流水线变轨方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107765610A (zh) * 2017-12-05 2018-03-06 华东交通大学 一种基于gprs铁路道岔服役状态远程监测系统及其监测方法
CN107858883A (zh) * 2017-11-29 2018-03-30 北京交通大学 一种轨道系统安全状态综合监测及智能分析方法
CN111507560A (zh) * 2020-01-20 2020-08-07 中铁第四勘察设计院集团有限公司 一种有轨电车车辆基地道岔健康管理系统
CN111845845A (zh) * 2020-08-08 2020-10-30 汪美霞 一种基于大数据的城市轨道交通安全智能检测系统

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8345948B2 (en) * 2009-09-11 2013-01-01 Harsco Corporation Automated turnout inspection

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107858883A (zh) * 2017-11-29 2018-03-30 北京交通大学 一种轨道系统安全状态综合监测及智能分析方法
CN107765610A (zh) * 2017-12-05 2018-03-06 华东交通大学 一种基于gprs铁路道岔服役状态远程监测系统及其监测方法
CN111507560A (zh) * 2020-01-20 2020-08-07 中铁第四勘察设计院集团有限公司 一种有轨电车车辆基地道岔健康管理系统
CN111845845A (zh) * 2020-08-08 2020-10-30 汪美霞 一种基于大数据的城市轨道交通安全智能检测系统

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