CN117576691A - 一种基于深度学习的有轨矿车调度方法及系统 - Google Patents

一种基于深度学习的有轨矿车调度方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及有轨矿车调度领域，具体涉及一种基于深度学习的有轨矿车调度方法及系统，包括：获取每个矿车的每个车厢的振动幅值数据序列；根据振动幅值数据序列得到异常振动幅值数据；根据异常振动幅值数据得到轨道磨损位置；获取每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度；根据倾斜程度得到每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度；根据预测倾斜程度得到每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果；根据侧翻风险判定结果对每个待调度矿车进行规划调度。通过在矿车的规划调度过程中考虑矿车的侧翻风险，使得规划出的路线既能充分利用运输资源，同时还能保障运输安全。

Description

一种基于深度学习的有轨矿车调度方法及系统
技术领域
本发明涉及有轨矿车调度领域，具体涉及一种基于深度学习的有轨矿车调度方法及系统。
背景技术
传统是以运输资源的最大利用为目的来规划矿车调度，然而随着使用次数的累加，轨道会出现磨损。而在较大磨损的轨道上，一些重量较轻的矿车以较大速度驶过时，很容易出现侧翻。因而一些矿车并不适合在一些磨损较大的轨道行驶。所以在对矿车进行调度规划时，应该考虑矿车在各段轨道上的行驶安全问题。
发明内容
本发明提供一种基于深度学习的有轨矿车调度方法及系统，以解决现有的问题：如何根据矿车在各路段的行驶安全，来规划矿车调度。
本发明的一种基于深度学习的有轨矿车调度方法及系统采用如下技术方案：
本发明一个实施例提供了一种基于深度学习的有轨矿车调度方法，该方法包括以下步骤：
获取每个矿车的每个车厢在每个时刻的振动幅值数据、行驶速度以及位置数据，每个矿车的每个车厢的综合重量，将所述振动幅值数据按照时序构成每个矿车的每个车厢的振动幅值数据序列；获取每个待调度矿车的每个车厢在每个时刻的行驶速度和每个待调度矿车的每个车厢的综合重量；
根据振动幅值数据序列中数据的分布特征得到异常振动幅值数据；根据异常振动幅值数据对应时刻的位置数据得到轨道磨损位置；
获取每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像中的车厢区域，根据每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的相邻两帧待分析图像中的车厢区域的中心像素的距离得到每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度；根据每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度，每个矿车的每个车厢在轨道磨损位置处的行驶速度和每个矿车的每个车厢的综合重量得到每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，根据每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，每个待调度矿车的每个车厢的在每个轨道磨损位置的行驶速度和每个待调度矿车的每个车厢的综合重量预测每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度；
根据每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度对每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻情况进行判定得到每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果；根据每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果对每个待调度矿车进行规划调度。
优选的，所述根据振动幅值数据序列中数据的分布特征得到异常振动幅值数据，包括的具体方法为：
将振动幅值数据序列均匀分割成个子序列，/>表示预设分割数量；
对于任意一个子序列，将子序列中所有振动幅值数据拟合高斯模型，获取高斯模型的均值以及标准差/>，将分布在高斯模型的/>区间之外的振动幅值数据作为每个异常振动幅值数据；
获取每个子序列中异常振动幅值数据。
优选的，所述根据异常振动幅值数据对应时刻的位置数据得到轨道磨损位置，包括的具体方法为：
获取与每个异常振动幅值数据采集时刻相同的位置数据，记为每个异常振动幅值数据的位置数据，利用每个异常振动幅值数据的位置数据定位出轨道磨损位置。
优选的，所述获取每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像中的车厢区域，包括的具体方法为：
利用每段轨道上方安装的摄像头，采集每个矿车的每个车厢从头部开始通过轨道磨损位置到尾部结束通过轨道磨损位置的整个行驶阶段的视频，在视频的所有帧图像中筛选出清晰的图像，记为每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像；
构建分割网络，利用分割网络对待分析图像进行分割处理得到每个待分析图像中的每个车厢区域。
优选的，所述根据每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的相邻两帧待分析图像中的车厢区域的中心像素的距离得到每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度，包括的具体方法为：
将任意一个矿车的任意一个车厢记为目标车厢，将任意一个轨道磨损位置记为目标轨道磨损位置，在目标车厢通过目标轨道磨损位置时的每个待分析图像中获取目标车厢区域的中心像素；获取目标车厢通过目标轨道磨损位置时的每个待分析图像中目标车厢区域的中心像素的坐标；
根据目标车厢通过每个轨道磨损位置时的每个待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的坐标得到目标车厢在目标轨道磨损位置处的倾斜程度；
获取每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度。
优选的，所述根据目标车厢通过每个轨道磨损位置时的每个待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的坐标得到目标车厢在目标轨道磨损位置处的倾斜程度，包括的计算公式为：
其中，表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的第/>帧待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的横坐标，/>表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的第/>个待分析图像的前一帧待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的横坐标，/>表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的第/>个待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的纵坐标，/>表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的第/>个待分析图像的前一帧待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的纵坐标，/>表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的待分析图像的数量，表示双曲正切函数，/>表示目标车厢在目标轨道磨损位置处的倾斜程度。
优选的，所述根据每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度，每个矿车的每个车厢在轨道磨损位置处的行驶速度和每个矿车的每个车厢的综合重量得到每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，包括的具体方法为：
构建预测网络，将每个矿车的每个车厢在目标轨道磨损位置处的行驶速度和每个矿车的每个车厢的综合重量输入预测网络中得到输出数据，基于每个矿车的每个车厢通过目标轨道磨损位置处的倾斜程度和输出数据，利用预测网络的损失函数计算损失值，使损失值尽可能小，利用所有矿车的所有车厢在目标轨道磨损位置处的行驶速度和倾斜程度，所有矿车的所有车厢的综合重量对预测网络进行迭代训练得到目标轨道磨损位置的训练完成的预测网络；
获取每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络。
优选的，所述根据每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，每个待调度矿车的每个车厢的在每个轨道磨损位置的行驶速度和每个待调度矿车的每个车厢的综合重量预测每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度，包括的具体方法为：
将每个待调度矿车的每个车厢的综合重量以及每个待调度矿车的每个车厢在目标轨道磨损位置处的行驶速度输入到目标轨道磨损位置的训练完成的预测网络中得到每个待调度矿车的每个车厢在目标轨道磨损位置处的预测倾斜程度；
获取每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度。
优选的，所述根据每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度对每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻情况进行判定得到每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果；根据每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果对每个待调度矿车进行规划调度，包括的具体方法为：
在每个待调度矿车的所有车厢在目标轨道磨损位置处的预测倾斜程度中获取最小预测倾斜程度，记为每个待调度矿车在目标轨道磨损位置处的基准倾斜程度，将每个待调度矿车在目标轨道磨损位置处的基准倾斜程度与预设倾斜阈值比较，当待调度矿车在目标轨道磨损位置处的基准倾斜程度大于预设倾斜阈值/>时，则判定待调度矿车在目标轨道磨损位置处行驶存在侧翻风险，完成每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的行驶侧翻风险判定；
将每个待调度矿车行驶存在侧翻风险的轨道磨损位置视为故障物，利用遗传算法对每个待调度矿车进行调度分析得到每个待调度矿车的最佳行驶路线。
一种基于深度学习的有轨矿车调度系统，该系统包括以下模块：
数据采集模块，用于获取每个矿车的每个车厢在每个时刻的振动幅值数据、行驶速度以及位置数据，每个矿车的每个车厢的综合重量，将所述振动幅值数据按照时序构成每个矿车的每个车厢的振动幅值数据序列；获取每个待调度矿车的每个车厢在每个时刻的行驶速度和每个待调度矿车的每个车厢的综合重量；
轨道磨损位置获取模块，用于根据振动幅值数据序列中数据的分布特征得到异常振动幅值数据；根据异常振动幅值数据对应时刻的位置数据得到轨道磨损位置；
预测倾斜程度获取模块，用于获取每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像中的车厢区域，根据每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的相邻两帧待分析图像中的车厢区域的中心像素的距离得到每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度；根据每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度，每个矿车的每个车厢在轨道磨损位置处的行驶速度和每个矿车的每个车厢的综合重量得到每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，根据每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，每个待调度矿车的每个车厢的在每个轨道磨损位置的行驶速度和每个待调度矿车的每个车厢的综合重量预测每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度；
规划调度模块，用于根据每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度对每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻情况进行判定得到每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果；根据每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果对每个待调度矿车进行规划调度。
本发明的技术方案的有益效果是：获取每个矿车的每个车厢的振动幅值数据序列，根据振动幅值数据序列中数据分布得到异常振动幅值数据，根据异常振动幅值数据得到轨道磨损位置，通过对每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的行驶侧翻情况进行分析得到每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的行驶侧翻风险判定结果，根据每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的行驶侧翻风险判定结果对每个待调度矿车进行规划调度。通过在矿车的规划调度过程中考虑矿车的侧翻风险，使得规划出的路线既能充分利用运输资源，同时还能保障运输安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1为本发明的一种基于深度学习的有轨矿车调度方法的步骤流程图；
图2为本发明的一种基于深度学习的有轨矿车调度系统的结构框图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于深度学习的有轨矿车调度方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于深度学习的有轨矿车调度方法及系统的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于深度学习的有轨矿车调度方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S1：获取每个矿车的每个车厢的振动幅值数据序列、位置数据、行驶速度以及综合重量。
具体的，在每个矿车的每个车厢的底盘上安装振动传感器和定位传感器，利用每个车厢的振动器、定位传感器和每个车厢的车头处的速度控制系统每间隔/>秒采集一次振动幅值数据、位置数据和行驶速度，采集/>天，得到每个矿车的每个车厢的/>天的振动幅值数据、位置数据和行驶速度。将每个矿车的每个车厢的/>天的振动幅值数据按时序排列得到每个车厢的振动幅值数据序列。
表示预设采集间隔，/>表示预设采集天数，本实施例以/>取0.01，/>取300为例进行叙述，其他实施例可以取其他值，本实施例不进行具体限制。
进一步的，在每个矿车的每个车厢的底部安装重量计，利用重量计采集每个矿车的每个车厢中货物的重量，根据每个矿车的类型获取矿车的每个车厢的自身重量，将每个矿车的每个车厢的自身重量与货物的重量的累加和记为每个矿车的每个车厢的综合重量。
步骤S2：获取振动幅值数据序列中的异常振动幅值数据，根据异常振动幅值数据和位置数据得到轨道磨损位置。
S201.获取振动幅值数据序列中的异常振动幅值数据。
需要说明的是，根据振动幅值数据统计特征，正常的振动幅值数据一般只在置信区间内分布，因而可以根据振动幅值数据的分布特征来获取异常振动幅值数据。
作为一个示例，异常振动幅值数据的获取方法，包括：
将振动幅值数据序列均匀分割成个子序列。/>表示预设分割数量，本实施例以/>取100为例进行叙述，其他实施例可以取其他值，本实施例不进行具体限制。
对于任意一个子序列，将子序列中所有振动幅值数据拟合高斯模型，获取高斯模型的均值以及标准差/>，将分布在高斯模型的/>区间之外的振动幅值数据作为异常振动幅值数据。
同理得到每个子序列中异常振动幅值数据。
S202. 根据异常振动幅值数据和位置数据得到轨道磨损位置。
需要说明的是，矿车的车厢行驶过磨损轨道位置时，才会出现异常振动。因而可以根据异常振动幅值数据获取轨道磨损位置。
轨道磨损位置的获取方法，包括：获取与每个异常振动幅值数据采集时刻相同的位置数据，记为每个异常振动幅值数据的位置数据。利用每个异常振动幅值数据的位置数据定位出轨道磨损位置。
步骤S3：获取每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像中的车厢区域，根据每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像的车厢区域得到每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度。
S301. 获取每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像中的车厢区域。
首先获取每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像，然后对待分析图像分割处理得到每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像中的车厢区域。
需要说明的是，矿车的每个车厢具有一定长度，因而矿车的每个车厢的头部到尾部均通过磨损轨道位置需要一定行驶过程。
每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像的获取方法，包括：利用每段轨道上方安装的摄像头，采集每个矿车的每个车厢从头部开始通过轨道磨损位置到尾部结束通过轨道磨损位置的整个行驶阶段的视频。在视频的所有帧图像中筛选出清晰的图像，记为每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像。
作为一个示例，每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像中的车厢区域获取方法，包括：在所有矿车的所有车厢通过所有轨道磨损位置时的待分析图像中筛选出预设比例的待分析图像，通过人工对筛选出的待分析图像中每个车厢位置进行标记处理得到带标签的待分析图像，其中不同车厢位置标记的标记值是不同的。构建分割网络，本实施例中的分割网络为Yolov8实例分割网络，利用所有带标签的待分析图像完成分割网络的训练得到训练完成的分割网络。利用训练完成的分割网络对剩余的待分析图像进行分割处理得到每个待分析图像中每个车厢区域。
本实施例以取20%为例进行叙述，其他实施例可以取其他值，本实施例不进行具体限制。
S302.根据每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像的车厢区域得到每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度。
需要说明的是，当矿车发生侧翻时，相邻待分析图像中矿车的每个车厢的中心位置会发生较大变动，因而可以通过分析相邻待分析图像中矿车的每个车厢的中心位置变动情况来获取每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度。
以待分析图像中的左上角像素为坐标原点，以水平向右为横坐标轴，竖直向下为纵坐标轴，构建图像坐标系，在图像坐标系中获取每个像素的坐标。
将任意一个矿车的任意一个车厢记为目标车厢，将任意一个轨道磨损位置记为目标轨道磨损位置，在目标车厢通过目标轨道磨损位置时的每个待分析图像中获取目标车厢区域的中心像素。
作为一个示例，根据目标车厢通过目标轨道磨损位置时的每个待分析图像中目标车厢区域的中心像素的坐标得到目标车厢在目标轨道磨损位置处的倾斜程度的计算公式为：
其中，表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的第/>帧待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的横坐标，/>表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的第/>个待分析图像的前一帧待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的横坐标，/>表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的第/>个待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的纵坐标，/>表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的第/>个待分析图像的前一帧待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的纵坐标，/>反应了目标车厢通过目标轨道磨损位置时的相邻两个待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的距离，该值越大说明车厢通过轨道磨损位置时的倾斜程度较大。/>表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的待分析图像的数量，/>表示双曲正切函数，用于进行归一化处理。/>表示目标车厢在目标轨道磨损位置处的倾斜程度。
同理得到每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度。
需要说明的是，本实施例中只分析矿车的每个车厢在轨道磨损位置处的倾斜程度，而不分析矿车的每个车厢在每个轨道位置的倾斜程度。是因为图像信息包含的数据量较大，处理图像信息的计算量较大，因而实时分析矿车的每个车厢在每个轨道位置的倾斜程度时对计算机的计算量要求较高，其会增加计算成本。
步骤S4：利用每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度和行驶速度，每个矿车的每个车厢的综合重量来预测每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度，根据每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度对待调度车辆进行调度规划。
S401. 利用每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度和行驶速度，每个矿车的每个车厢的综合重量来预测每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度。
作为一个示例，每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度的获取方法，包括：构建预测网络，本实施例中的预测网络为SSD网络，将每个矿车的每个车厢在目标轨道磨损位置处的行驶速度和每个矿车的每个车厢的综合重量输入预测网络中得到输出数据，基于每个矿车的每个车厢通过目标轨道磨损位置处的倾斜程度和输出数据，利用预测网络的损失函数计算损失值。使损失值尽可能小，利用所有矿车的所有车厢在目标轨道磨损位置处的行驶速度和倾斜程度，所有矿车的所有车厢的综合重量对预测网络进行迭代训练得到目标轨道磨损位置的训练完成的预测网络。
获取每个待调度矿车的每个车厢的综合重量以及每个待调度矿车的每个车厢在目标轨道磨损位置处的行驶速度，将每个待调度矿车的每个车厢的综合重量以及每个待调度矿车的每个车厢在目标轨道磨损位置处的行驶速度输入到目标轨道磨损位置的训练完成的预测网络中得到每个待调度矿车的每个车厢在目标轨道磨损位置处的预测倾斜程度。
同理得到每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度。
需要说明是，由于待调度矿车还未出发，因而待调度矿车的每个车厢在目标轨道磨损位置处行驶速度为预设的行驶速度。
S402.根据每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度对待调度矿车进行调度规划。
首先根据每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度对每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的行驶侧翻风险进行判定，然后根据每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的行驶侧翻风险的判定结果对每个待调度矿车进行调度规划。
作为一个示例，每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的行驶侧翻风险的判定方法，包括：在每个待调度矿车的所有车厢在目标轨道磨损位置处的预测倾斜程度中获取最小预测倾斜程度，记为每个待调度矿车在目标轨道磨损位置处的基准倾斜程度，将每个待调度矿车在目标轨道磨损位置处的基准倾斜程度与预设倾斜阈值比较，当待调度矿车在目标轨道磨损位置处的基准倾斜程度大于预设倾斜阈值/>时，则判定待调度矿车在目标轨道磨损位置处行驶存在侧翻风险。同理完成每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的行驶侧翻风险判定。
本实施例以取0.5为例进行叙述，其他实施例可以取其他值，本实施例不进行具体限制。
作为一个示例，每个待调度矿车的调度规划方法，包括：将每个待调度矿车行驶存在侧翻风险的轨道磨损位置视为故障物，利用遗传算法对每个待调度矿车进行调度分析得到每个待调度矿车的最佳行驶路线。利用遗传算法对每个待调度矿车进行调度分析得到每个待调度矿车的最佳行驶路线为现有技术，本实施例不再进行赘述。
请参阅图2，其示出了本发明实施例提供的一种基于深度学习的有轨矿车调度系统，该系统包括以下模块：
数据采集模块，用于获取每个矿车的每个车厢在每个时刻的振动幅值数据、行驶速度以及位置数据，每个矿车的每个车厢的综合重量，将所述振动幅值数据按照时序构成每个矿车的每个车厢的振动幅值数据序列；获取每个待调度矿车的每个车厢在每个时刻的行驶速度和每个待调度矿车的每个车厢的综合重量；
轨道磨损位置获取模块，用于根据振动幅值数据序列中数据的分布特征得到异常振动幅值数据；根据异常振动幅值数据对应时刻的位置数据得到轨道磨损位置；
预测倾斜程度获取模块，用于获取每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像中的车厢区域，根据每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的相邻两帧待分析图像中的车厢区域的中心像素的距离得到每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度；根据每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度，每个矿车的每个车厢在轨道磨损位置处的行驶速度和每个矿车的每个车厢的综合重量得到每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，根据每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，每个待调度矿车的每个车厢的在每个轨道磨损位置的行驶速度和每个待调度矿车的每个车厢的综合重量预测每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度；
规划调度模块，用于根据每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度对每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻情况进行判定得到每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果；根据每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果对每个待调度矿车进行规划调度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于深度学习的有轨矿车调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取每个矿车的每个车厢在每个时刻的振动幅值数据、行驶速度以及位置数据，每个矿车的每个车厢的综合重量，将所述振动幅值数据按照时序构成每个矿车的每个车厢的振动幅值数据序列；获取每个待调度矿车的每个车厢在每个时刻的行驶速度和每个待调度矿车的每个车厢的综合重量；
根据振动幅值数据序列中数据的分布特征得到异常振动幅值数据；根据异常振动幅值数据对应时刻的位置数据得到轨道磨损位置；
获取每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像中的车厢区域，根据每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的相邻两帧待分析图像中的车厢区域的中心像素的距离得到每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度；根据每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度，每个矿车的每个车厢在轨道磨损位置处的行驶速度和每个矿车的每个车厢的综合重量得到每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，根据每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，每个待调度矿车的每个车厢的在每个轨道磨损位置的行驶速度和每个待调度矿车的每个车厢的综合重量预测每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度；
根据每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度对每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻情况进行判定得到每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果；根据每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果对每个待调度矿车进行规划调度。
2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的有轨矿车调度方法，其特征在于，所述根据振动幅值数据序列中数据的分布特征得到异常振动幅值数据，包括的具体方法为：
将振动幅值数据序列均匀分割成个子序列，/>表示预设分割数量；
对于任意一个子序列，将子序列中所有振动幅值数据拟合高斯模型，获取高斯模型的均值以及标准差/>，将分布在高斯模型的/>区间之外的振动幅值数据作为每个异常振动幅值数据；
获取每个子序列中异常振动幅值数据。
3.根据权利要求1所述一种基于深度学习的有轨矿车调度方法，其特征在于，所述根据异常振动幅值数据对应时刻的位置数据得到轨道磨损位置，包括的具体方法为：
获取与每个异常振动幅值数据采集时刻相同的位置数据，记为每个异常振动幅值数据的位置数据，利用每个异常振动幅值数据的位置数据定位出轨道磨损位置。
4.根据权利要求1所述一种基于深度学习的有轨矿车调度方法，其特征在于，所述获取每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像中的车厢区域，包括的具体方法为：
利用每段轨道上方安装的摄像头，采集每个矿车的每个车厢从头部开始通过轨道磨损位置到尾部结束通过轨道磨损位置的整个行驶阶段的视频，在视频的所有帧图像中筛选出清晰的图像，记为每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像；
构建分割网络，利用分割网络对待分析图像进行分割处理得到每个待分析图像中的每个车厢区域。
5.根据权利要求1所述一种基于深度学习的有轨矿车调度方法，其特征在于，所述根据每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的相邻两帧待分析图像中的车厢区域的中心像素的距离得到每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度，包括的具体方法为：
将任意一个矿车的任意一个车厢记为目标车厢，将任意一个轨道磨损位置记为目标轨道磨损位置，在目标车厢通过目标轨道磨损位置时的每个待分析图像中获取目标车厢区域的中心像素；获取目标车厢通过目标轨道磨损位置时的每个待分析图像中目标车厢区域的中心像素的坐标；
根据目标车厢通过每个轨道磨损位置时的每个待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的坐标得到目标车厢在目标轨道磨损位置处的倾斜程度；
获取每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度。
6.根据权利要求5所述一种基于深度学习的有轨矿车调度方法，其特征在于，所述根据目标车厢通过每个轨道磨损位置时的每个待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的坐标得到目标车厢在目标轨道磨损位置处的倾斜程度，包括的计算公式为：
其中，表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的第/>帧待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的横坐标，/>表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的第/>个待分析图像的前一帧待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的横坐标，/>表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的第/>个待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的纵坐标，/>表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的第/>个待分析图像的前一帧待分析图像中的目标车厢区域的中心像素的纵坐标，/>表示目标车厢通过目标轨道磨损位置时的待分析图像的数量，表示双曲正切函数，/>表示目标车厢在目标轨道磨损位置处的倾斜程度。
7.根据权利要求5所述一种基于深度学习的有轨矿车调度方法，其特征在于，所述根据每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度，每个矿车的每个车厢在轨道磨损位置处的行驶速度和每个矿车的每个车厢的综合重量得到每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，包括的具体方法为：
构建预测网络，将每个矿车的每个车厢在目标轨道磨损位置处的行驶速度和每个矿车的每个车厢的综合重量输入预测网络中得到输出数据，基于每个矿车的每个车厢通过目标轨道磨损位置处的倾斜程度和输出数据，利用预测网络的损失函数计算损失值，使损失值尽可能小，利用所有矿车的所有车厢在目标轨道磨损位置处的行驶速度和倾斜程度，所有矿车的所有车厢的综合重量对预测网络进行迭代训练得到目标轨道磨损位置的训练完成的预测网络；
获取每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络。
8.根据权利要求5所述一种基于深度学习的有轨矿车调度方法，其特征在于，所述根据每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，每个待调度矿车的每个车厢的在每个轨道磨损位置的行驶速度和每个待调度矿车的每个车厢的综合重量预测每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度，包括的具体方法为：
将每个待调度矿车的每个车厢的综合重量以及每个待调度矿车的每个车厢在目标轨道磨损位置处的行驶速度输入到目标轨道磨损位置的训练完成的预测网络中得到每个待调度矿车的每个车厢在目标轨道磨损位置处的预测倾斜程度；
获取每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度。
9.根据权利要求5所述一种基于深度学习的有轨矿车调度方法，其特征在于，所述根据每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度对每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻情况进行判定得到每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果；根据每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果对每个待调度矿车进行规划调度，包括的具体方法为：
在每个待调度矿车的所有车厢在目标轨道磨损位置处的预测倾斜程度中获取最小预测倾斜程度，记为每个待调度矿车在目标轨道磨损位置处的基准倾斜程度，将每个待调度矿车在目标轨道磨损位置处的基准倾斜程度与预设倾斜阈值比较，当待调度矿车在目标轨道磨损位置处的基准倾斜程度大于预设倾斜阈值/>时，则判定待调度矿车在目标轨道磨损位置处行驶存在侧翻风险，完成每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的行驶侧翻风险判定；
将每个待调度矿车行驶存在侧翻风险的轨道磨损位置视为故障物，利用遗传算法对每个待调度矿车进行调度分析得到每个待调度矿车的最佳行驶路线。
10.一种基于深度学习的有轨矿车调度系统，其特征在于，该系统包括以下模块：
数据采集模块，用于获取每个矿车的每个车厢在每个时刻的振动幅值数据、行驶速度以及位置数据，每个矿车的每个车厢的综合重量，将所述振动幅值数据按照时序构成每个矿车的每个车厢的振动幅值数据序列；获取每个待调度矿车的每个车厢在每个时刻的行驶速度和每个待调度矿车的每个车厢的综合重量；
轨道磨损位置获取模块，用于根据振动幅值数据序列中数据的分布特征得到异常振动幅值数据；根据异常振动幅值数据对应时刻的位置数据得到轨道磨损位置；
预测倾斜程度获取模块，用于获取每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的待分析图像中的车厢区域，根据每个矿车的每个车厢通过每个轨道磨损位置时的相邻两帧待分析图像中的车厢区域的中心像素的距离得到每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度；根据每个矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的倾斜程度，每个矿车的每个车厢在轨道磨损位置处的行驶速度和每个矿车的每个车厢的综合重量得到每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，根据每个轨道磨损位置的训练完成的预测网络，每个待调度矿车的每个车厢的在每个轨道磨损位置的行驶速度和每个待调度矿车的每个车厢的综合重量预测每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度；
规划调度模块，用于根据每个待调度矿车的每个车厢在每个轨道磨损位置处的预测倾斜程度对每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻情况进行判定得到每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果；根据每个待调度矿车在每个轨道磨损位置处的侧翻风险判定结果对每个待调度矿车进行规划调度。
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