一种车钩缓冲装置的监测方法及装置与流程

1.本发明涉及铁路运输技术领域，更具体地说，涉及一种车钩缓冲装置的监测方法及装置。


背景技术：

2.铁路货运是以独特的列车方式进行运输，货物依附并伴随着货车运行而共同移动，完成位置的改变。运输安全是铁路运输产品质量的第一个重要特性，因此，货车运行安全，即行车安全，也就成为铁路运输安全最重要、最核心的部分，货物运输安全在很大程度上都取决于行车安全。
3.铁路货车在运用中，发生较为频繁的一类故障是车辆在运行用中发生车钩分离，这类车辆故障发生具有突发性、随机性,危害性大。实时监测车钩安全状态，将极大保证铁路运输安全。
4.传统的应对车钩缓冲装置脱钩采取预防对策：
①
防跳装置失效预防-严格执行寿命管理，定时更换新品；
②
闭锁不良预防-执行配件寿命管理措施，控制焊接、维修处理次数与工艺，避免磨损过速，及时更换新品；
③
钩提杆位移过大预防-严格维修要求，务必控制钩提杆位移范围；
④
管理制度措施预防-建立信息库，对车检信息实时登记、录入，掌握车钩使用时间，对超出年限的车钩及时更换、对临近年鉴期限的车辆安排年检。传统的图像采集传感器如互补金属氧化物半导体(cmos)或电荷藕合器件图像(ccd)传感器，其图像采集方式以固定频率采集的“帧”为基础，输出二维像素数据。对于图像的识别和目标图像特征的提取，需要后台大量计算处理。动态视觉传感器(dvs)使用基于事件驱动的方式来捕捉场景中像素单元的动态变化，克服了传统摄像机信息高冗余、高背景噪声、高数据量等缺陷，但dvs相机输出为发生特定事件的像素所在坐标位置(x,y)及发生的事件；后台处理器需要根据接收到的坐标地址及接收编码的时间还原事件属性及所在地址。
5.目前有车钩缓冲装置的状态监测方法及系统是针对车钩缓冲装置部件采用传感器检测的方法：
①
检测车钩连挂面的间距数据的距离传感器、
②
实时检测吸能装置受到的冲击力的力传感器和位移数据的位移传感器、
③
检测车钩缓冲装置的摆角数据的角度传感器、
④
安装于车钩的主轴位置的限位开关。这些检测传感器所要表征的就是车钩缓冲装置部件相对位移，体现在图像上(正常/脱钩)位置的变化。
6.传统的方式基于离线、经验和定期检查，难于做到全天候、实时动态监测，在图像上只能测出相对位移，检测精度不高。


技术实现要素：

7.本发明提供了一种车钩缓冲装置的监测方法及装置，解决现有技术难于做到全天候、实时动态监测，在图像上只能测出相对位移，检测精度不高的问题。
8.为解决上述问题，一方面，本发明提供一种车钩缓冲装置的监测方法，采用车钩采集系统实现，所述车钩采集系统包括多个分别用于采集多个车钩缓冲装置的ai图像识别传
感器及中央处理模块，所述检测方法包括：
9.通过多个所述ai图像识别传感器分别采集多个所述车钩缓冲装置的图像数据，依据所述图像数据分析出结果数据，将所述结果数据输送至所述中央处理模块；
10.通过所述中央处理模块依据所述结果数据实时更新多个所述车钩缓冲装置的状态数据；
11.依据所述结果数据及所述状态数据判断对应的车钩缓冲装置是否影响行车安全，并依据判断结果执行预设的决策机制。
12.所述通过多个所述ai图像识别传感器分别采集多个所述车钩缓冲装置的图像数据，依据所述图像数据分析出结果数据，将所述结果数据输送至所述中央处理模块，包括：
13.每个ai图像识别传感器预先设置至少一张ok目标图像及ng目标图像；
14.每个所述ai图像识别传感器实时获取对应的车钩缓冲装置的图像数据；
15.提取所述图像数据中的特征点；
16.将所述特征点与所述ok目标图像及ng目标图像对比，依据对比结果确定所述车钩缓冲装置是ok品或者ng品。
17.将多个所述ai图像识别传感器所确定的结果分别输送所述中央处理模块。
18.所述通过所述中央处理模块依据所述结果数据实时更新多个所述车钩缓冲装置的状态数据，包括：
19.通过所述中央处理模块将所述结果数据进行逻辑处理以根据设备历史数据及运行状态判断车钩缓冲装置的劣化情况；
20.将结果数据存入预设的数据库以作为历史数据；
21.依据所述劣化情况对车钩缓冲装置的状态进行监视并更新状态数据。
22.所述依据所述结果数据及所述状态数据判断对应的车钩缓冲装置是否影响行车安全，并依据判断结果执行预设的决策机制，包括：
23.若对比结果存在ng品，或者根据所述劣化情况判断得出影响行车安全时，则生成报警信息并上报至预设的行车安全监控系统及地面监控中心。
24.所述特征点包括颜色子特征点、形状子特征点及边缘子特征点。
25.一方面，提供一种车钩缓冲装置的监测装置，采用车钩采集系统实现，所述车钩采集系统包括多个分别用于采集多个车钩缓冲装置的ai图像识别传感器及中央处理模块，所述检测装置包括：
26.采集模块，用于通过多个所述ai图像识别传感器分别采集多个所述车钩缓冲装置的图像数据，依据所述图像数据分析出结果数据，将所述结果数据输送至所述中央处理模块；
27.更新模块，用于通过所述中央处理模块依据所述结果数据实时更新多个所述车钩缓冲装置的状态数据；
28.执行模块，用于依据所述结果数据及所述状态数据判断对应的车钩缓冲装置是否影响行车安全，并依据判断结果执行预设的决策机制。
29.所述采集模块包括：
30.设置子模块，用于通过每个ai图像识别传感器预先设置至少一张ok目标图像及ng目标图像；
31.获取子模块，用于每个所述ai图像识别传感器实时获取对应的车钩缓冲装置的图像数据；
32.提取子模块，用于提取所述图像数据中的特征点；所述特征点包括颜色子特征点、形状子特征点及边缘子特征点；
33.对比子模块，用于将所述特征点与所述ok目标图像及ng目标图像对比，依据对比结果确定所述车钩缓冲装置是ok品或者ng品。
34.输送子模块，用于将多个所述ai图像识别传感器所确定的结果分别输送所述中央处理模块。
35.所述更新模块包括：
36.逻辑处理子模块，用于通过所述中央处理模块将所述结果数据进行逻辑处理以根据设备历史数据及运行状态判断车钩缓冲装置的劣化情况；
37.存储子模块，用于将结果数据存入预设的数据库以作为历史数据；
38.监视子模块，用于依据所述劣化情况对车钩缓冲装置的状态进行监视并更新状态数据。
39.所述执行模块包括：
40.报警子模块，用于在对比结果存在ng品，或者根据所述劣化情况判断得出影响行车安全时，生成报警信息并上报至预设的行车安全监控系统及地面监控中心。
41.一方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行以上所述的一种车钩缓冲装置的监测方法。
42.本发明的有益效果是：系统简洁、技术先进；能够全天候、实时动态监测；能够准确发现脱钩状态，及时处理，避免更大事故和损失。
附图说明
43.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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。
44.图1是现有的车钩缓冲装置的车钩采集系统的组成框图；
45.图2是本发明一实施例提供的一种车钩缓冲装置的监测方法流程图；
46.图3是本发明一实施例提供的ai图像识别传感器ok品和ng品图像设定示意图。
具体实施方式
47.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，本领域技术人员在没有作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。
48.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描
述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
49.在本发明中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本发明中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本发明，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本发明。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本发明的描述变得晦涩。因此，本发明并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本发明所公开的原理和特征的最广范围相一致。
50.本专利采用的ai(人工智能)图像识别传感器涵盖上述传感器的功能，通过图像识别判定车钩缓冲装置正常或脱钩。采用的ai图像识别传感器是将相机、照明、控制器融为一体即拍摄、检测和识别皆由内嵌ai完成的传感器，输出既结果。可及时发现脱钩状态，及时处理，避免更大事故和损失。
51.本发明的一种车钩缓冲装置的监测方法采用车钩采集系统实现，参见图1，图1是现有的车钩缓冲装置的车钩采集系统的组成框图，所述车钩采集系统包括多个分别用于采集多个车钩缓冲装置的ai图像识别传感器及中央处理模块。
52.图1中，0#车厢指机头，因此，一列货车有n个车厢，就有n个车钩缓冲装置，就需要设置n个ai图像识别传感器。
53.参见图2，图2是本发明一实施例提供的一种车钩缓冲装置的监测方法流程图，所述检测方法包括步骤s1-s3：
54.s1、通过多个所述ai图像识别传感器分别采集多个所述车钩缓冲装置的图像数据，依据所述图像数据分析出结果数据，将所述结果数据输送至所述中央处理模块；步骤s1包括步骤s11-s15：
55.s11、每个ai图像识别传感器预先设置至少一张ok目标图像及ng目标图像。
56.本实施例中，ai图像识别传感器是将相机、照明、控制器融为一体的图像识别传感器；即拍摄、检测和识别皆由内嵌ai完成；内置镜头和照明的all-in-one设计无需进行复杂的设备选择，在不易受环境光影响的情况下实现了检测和目标识别；超小型传感头具有设定距离为50至2000mm的超宽范围，还可在高达1822
×
1364mm的超广角下检测视野，适用于各种场景。ai图像识别传感器由于强大ai技术支持，无需专业知识，使用很简单。参见图3，图3是本发明一实施例提供的ai图像识别传感器ok品和ng品图像设定示意图。只需预先设置至少一张ok/ng目标图像，由ai掌握ok品和ng品特点进行综合判断，从上千组拍摄条件中自动提取推荐图像；通过以各种模式提取颜色、形状、边缘等特征点，即使部分区域不可见或变形，也可以正确判断。
57.s12、每个所述ai图像识别传感器实时获取对应的车钩缓冲装置的图像数据。
58.本实施例中，每个ai图像识别传感器通过预先设置至少一张ok/ng目标图像，实时获取车钩缓冲装置运行图像。
59.s13、提取所述图像数据中的特征点；所述特征点包括颜色子特征点、形状子特征点及边缘子特征点。
60.本实施例中，ai图像识别传感器是将相机、照明、控制器融为一体即拍摄、检测和识别皆由内嵌ai完成的传感器。因此需要依据ai提取出特定的部分进行处理即可，如颜色、形状、边缘等特征点，即使部分区域不可见或变形，也可以正确判断。
61.s14、将所述特征点与所述ok目标图像及ng目标图像对比，依据对比结果确定所述车钩缓冲装置是ok品或者ng品。
62.本实施例中，通过与预设的ok品和ng品的特征点对比进行综合判断，输出该运行中的车钩缓冲装置是ok品和ng品的结果。
63.s15、将多个所述ai图像识别传感器所确定的结果分别输送所述中央处理模块。
64.本实施例中，实时获取监视n个车钩缓冲装置的n个ai图像识别传感器的n组输出结果，输送中央处理模块。
65.s2、通过所述中央处理模块依据所述结果数据实时更新多个所述车钩缓冲装置的状态数据；步骤s2包括步骤s21-s23：
66.s21、通过所述中央处理模块将所述结果数据进行逻辑处理以根据设备历史数据及运行状态判断车钩缓冲装置的劣化情况。
67.本实施例中，对数据进行逻辑处理：通过采集模块数据及设备历史和运行状态判断设备劣化情况，以及根据设备运行环境的改变添加写入、修改更新数据库。
68.s22、将结果数据存入预设的数据库以作为历史数据。
69.本实施例中，通过对系统存储单元(数据库)的读写操作，实现车钩缓冲装置数据库中基础参数、定期维护保养记录、设备维修参数、运行关键参数使用和更新。该单元存储有多个可执行程序：ai图像识别传感器采集程序、状态显示、报警及上报程序、监测系统数据处理程序。
70.系统存储单元存储有多个可读写车钩缓冲装置数据：
①
基础参数(不限于)
‑‑
性能指标、投运时间等；
②
定期维护保养记录
‑‑
日检、巡检、周检、月检、年检等；
③
设备维修情况(损伤程度、次数)、更换日期等；
④
运行关键参数-是指运行中可能引起车钩缓冲装置脱钩且能够表征设备劣化状态的参数，如防跳装置异常、闭锁件异常、钩提杆位移异常等等。这些数据储存方式为数据库结构，如mysql、oracle、sqlserver、sqlite等。该数据库能够根据设备运行环境的改变添加写入、修改更新。
71.该单元可以采用rom(readonlymemory，只读存储器)、静态存储设备、动态存储设备或者ram(randomaccessmemory，随机存取存储器)等形式实现。
72.s23、依据所述劣化情况对车钩缓冲装置的状态进行监视并更新状态数据。
73.本实施例中，对设备状态监视：在运行中对车钩缓冲装置的防跳装置、闭锁件、钩提杆等能够表征设备劣化状态的部件进行实时监视。
74.s3、依据所述结果数据及所述状态数据判断对应的车钩缓冲装置是否影响行车安全，并依据判断结果执行预设的决策机制。步骤s3包括步骤s31：
75.s31、若对比结果存在ng品，或者根据所述劣化情况判断得出影响行车安全时，则生成报警信息并上报至预设的行车安全监控系统及地面监控中心。
76.本实施例中，依据s1、s2判断，若出现ng品结果既脱钩事件或其它严重引起行车安
全状态时，及时上报车载行车安全监控系统和地面监控中心，进行紧急故障处理。此外，还可以将车钩缓冲装置运行状态参数显示、包括车钩缓冲装置是ok品和ng品的结果信息。
77.本发明提供的一种车钩缓冲装置的监测装置采用车钩采集系统实现，所述车钩采集系统包括多个分别用于采集多个车钩缓冲装置的ai图像识别传感器及中央处理模块，所述检测装置包括：
78.采集模块，用于通过多个所述ai图像识别传感器分别采集多个所述车钩缓冲装置的图像数据，依据所述图像数据分析出结果数据，将所述结果数据输送至所述中央处理模块；
79.更新模块，用于通过所述中央处理模块依据所述结果数据实时更新多个所述车钩缓冲装置的状态数据；
80.执行模块，用于依据所述结果数据及所述状态数据判断对应的车钩缓冲装置是否影响行车安全，并依据判断结果执行预设的决策机制。
81.所述采集模块包括：
82.设置子模块，用于通过每个ai图像识别传感器预先设置至少一张ok目标图像及ng目标图像；
83.获取子模块，用于每个所述ai图像识别传感器实时获取对应的车钩缓冲装置的图像数据；
84.提取子模块，用于提取所述图像数据中的特征点；所述特征点包括颜色子特征点、形状子特征点及边缘子特征点；
85.对比子模块，用于将所述特征点与所述ok目标图像及ng目标图像对比，依据对比结果确定所述车钩缓冲装置是ok品或者ng品。
86.输送子模块，用于将多个所述ai图像识别传感器所确定的结果分别输送所述中央处理模块。
87.所述更新模块包括：
88.逻辑处理子模块，用于通过所述中央处理模块将所述结果数据进行逻辑处理以根据设备历史数据及运行状态判断车钩缓冲装置的劣化情况；
89.存储子模块，用于将结果数据存入预设的数据库以作为历史数据；
90.监视子模块，用于依据所述劣化情况对车钩缓冲装置的状态进行监视并更新状态数据。
91.所述执行模块包括：
92.报警子模块，用于在对比结果存在ng品，或者根据所述劣化情况判断得出影响行车安全时，生成报警信息并上报至预设的行车安全监控系统及地面监控中心。
93.本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。为此，本发明实施例提供一种存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种车钩缓冲装置的监测方法中的步骤。
94.其中，该存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
95.由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本发明实施例所提供的任一种车钩缓冲装置的监测方法中的步骤，因此，可以实现本发明实施例所提供的任一种车钩缓冲装置的监测方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
96.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，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。