一种基于机器视觉的火车车厢顶部监测系统的制作方法

本申请涉及火车车厢顶部监测，特别是涉及一种基于机器视觉的火车车厢顶部监测系统。

背景技术：

1、在铁路运输系统中，火车车厢顶部的状态监测对于保障火车运行安全和维护效率至关重要。传统的车厢顶部检查主要依赖人工巡检，这不仅耗时耗力，而且容易出现遗漏或误判。随着机器视觉技术和人工智能的发展，基于机器视觉的火车车厢顶部监测系统逐渐成为一种有效的解决方案。

2、现有的基于机器视觉的监测系统通常包括摄像头和传感器，通过采集车厢顶部的图像和环境数据，进行异常检测。然而，这些系统在实际应用中仍存在一些不足之处。例如，单一的摄像头或传感器数据在光照条件、天气变化等环境因素影响下，容易出现误检或漏检。此外，现有系统在数据处理和分析方面的能力有限，难以实时提供高精度的检测结果和维护建议。

技术实现思路

1、本申请提供一种基于机器视觉的火车车厢顶部监测系统，旨在解决现有系统在数据处理和分析方面的能力有限，难以实时提供高精度的检测结果和维护建议的问题。

2、一种基于机器视觉的火车车厢顶部监测系统，所述系统包括：

3、安装在火车车厢顶部的高分辨率摄像头和红外摄像头，用于采集车厢顶部的图像；

4、安装在车厢顶部的环境传感器和激光传感器，用于采集环境数据和车厢顶部的高度及形状信息；

5、边缘计算设备，用于对采集到的图像和传感器数据进行预处理和初步分析；

6、中央处理单元，用于接收来自边缘计算设备的数据并进行深度分析；

7、通信模块，用于实现数据的无线和有线传输；

8、软件系统，包括图像处理软件、深度学习模型和数据管理系统，用于图像处理、异常检测、数据存储与管理。

9、上述方案中，可选的，所述系统还包括：

10、智能调度模块，利用采集数据和人工智能算法优化火车的调度和运行路径；

11、基于深度学习的自动分类模块，利用深度学习模型对检测到的异常进行自动分类并根据严重程度进行优先级排序；

12、自适应监测策略模块，根据实时数据和历史数据自适应地调整监测频率和图像分辨率；

13、多模态数据融合模块，将摄像头、激光传感器和环境传感器的数据进行融合，提高异常检测的准确性；

14、云端协同与分布式计算模块，将边缘计算设备的数据上传至云端进行协同分析；

15、智能维护建议系统，根据长期监测数据和深度学习模型自动生成维护建议；

16、实时3d建模模块，利用激光传感器和摄像头数据生成车厢顶部的实时3d模型，并通过vr设备呈现给维护人员。

17、上述方案中，可选的，所述高分辨率摄像头的分辨率为4k，帧率为30帧/秒，防护等级为ip67。

18、上述方案中，可选的，所述激光传感器的测量精度为±2mm，测量频率为10hz。

19、上述方案中，可选的，所述边缘计算设备的处理器为arm cortex-a72或更高，存储为128gb ssd。

20、上述方案中，可选的，所述中央处理单元的处理器为intel xeon或amd epyc，存储为2tb ssd，并支持扩展。

21、上述方案中，可选的，所述通信模块包括wi-fi 6、4g/5g无线传输模块和cat6或更高标准的有线传输备份。

22、上述方案中，可选的，所述图像处理软件采用opencv，深度学习模型采用卷积神经网络和支持向量机。

23、上述方案中，可选的，所述数据管理系统采用nosql数据库，支持大规模图像数据存储和检索。

24、相比现有技术，本申请至少具有以下有益效果：

25、本申请基于对现有技术问题的进一步分析和研究，认识到现有系统在数据处理和分析方面的能力有限，难以实时提供高精度的检测结果和维护建议的问题，本申请提出了一种基于机器视觉的火车车厢顶部监测系统，通过引入智能调度与路径优化、自适应监测策略、多模态数据融合、云端协同与分布式计算、智能维护建议和实时3d建模与虚拟现实(vr)支持等创新技术，显著提高系统的检测精度和实时性，为火车运行和维护提供更加可靠和高效的解决方案。

26、本申请提高了火车车厢顶部状态监测的精度和实时性，自动分类和优先级排序确保了重要异常的优先处理，智能调度与路径优化提升了火车运行的安全性和效率，多模态数据融合和自适应监测策略提高了检测的鲁棒性和适应性，云端协同和智能维护建议系统增强了数据处理和维护工作的前瞻性，实时3d建模和vr支持提高了维修工作的直观性和准确性。

技术特征：

1.一种基于机器视觉的火车车厢顶部监测系统，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述高分辨率摄像头的分辨率为4k，帧率为30帧/秒，防护等级为ip67。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述激光传感器的测量精度为±2mm，测量频率为10hz。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述边缘计算设备的处理器为armcortex-a72或更高，存储为128gb ssd。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述中央处理单元的处理器为intel xeon或amd epyc，存储为2tb ssd，并支持扩展。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述通信模块包括wi-fi 6、4g/5g无线传输模块和cat6或更高标准的有线传输备份。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像处理软件采用opencv，深度学习模型采用卷积神经网络和支持向量机。

9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据管理系统采用nosql数据库，支持大规模图像数据存储和检索。

技术总结本申请公开了一种基于机器视觉的火车车厢顶部监测系统，通过引入智能调度与路径优化、自适应监测策略、多模态数据融合、云端协同与分布式计算、智能维护建议和实时3D建模与虚拟现实(VR)支持等创新技术，显著提高系统的检测精度和实时性，为火车运行和维护提供更加可靠和高效的解决方案。本申请提高了火车车厢顶部状态监测的精度和实时性，自动分类和优先级排序确保了重要异常的优先处理，智能调度与路径优化提升了火车运行的安全性和效率，多模态数据融合和自适应监测策略提高了检测的鲁棒性和适应性，云端协同和智能维护建议系统增强了数据处理和维护工作的前瞻性，实时3D建模和VR支持提高了维修工作的直观性和准确性。技术研发人员：谢延龙,刘琦,于鹏,陆路,王浩天,刘明君,陈立凯,詹以宁,侯广斌,苏清流,李玉夫,陈鹏,杨皓翔,戴伟,颜廷东受保护的技术使用者：华能营口热电有限责任公司技术研发日：技术公布日：2024/11/4