一种基于区块链的铁轨检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于区块链的铁轨检测方法及系统，其方法包括：基于区块链获取目标路段的铁轨视频图像，并对所述铁轨视频图像进行识别，生成铁轨图像数据；对所述铁轨图像数据进行分析，确定所述目标路段铁轨的状态特征；基于所述目标路段的状态特征对所述目标路段的铁轨进行状态评估，完成对所述铁轨的检测。通过区块链获取铁轨图像，便于实现对铁轨状态数据进行准确的获取并实现数据共享，同时，根据获取到的铁轨数据实现对铁轨状态进行准确评估，有利于铁路部门及时了解铁轨的当前状态，提高了铁轨检测的有效性。提高了铁轨检测的有效性。提高了铁轨检测的有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链的铁轨检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及铁轨检测
，特别涉及一种基于区块链的铁轨检测方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，交通运输已经成为我们生活中不可或缺的一部分，尤其是铁路交通，当前中国的铁路交通正在快速发展，并且列车的运行状态得到的很大的改善，运行速度极大提高，然而，由于运输负载，气候等因素，铁轨会随着时间出现不同程度的损耗，这就要求对铁轨的变形程度、铁轨的裂缝、铁轨的轮廓、铁轨的裂纹等进行精确的检查；然而，现如今的检测方式多半依赖人工进行检测，不仅消耗了大量的人力，而且检测的准确效率也很低，同时，现如今的铁轨检测方法中没有通过区块链进行数据共享，不利于工人及时掌握铁轨的运行状态，因此为了提高对铁轨的检测效率以及检测有效性，同时根据区块链实现检测数据共享，本专利技术提供了一种基于区块链的铁轨检测方法及系统。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于区块链的铁轨检测方法及系统，用以通过区块链获取铁轨图像，便于实现对铁轨状态数据进行准确的获取并实现数据共享，同时，根据获取到的铁轨数据实现对铁轨状态进行准确评估，有利于铁路部门及时了解铁轨的当前状态，提高了铁轨检测的有效性。
[0004]本专利技术提供了一种基于区块链的铁轨检测方法，包括：步骤1：基于区块链获取目标路段的铁轨视频图像，并对所述铁轨视频图像进行识别，生成铁轨图像数据；步骤2：对所述铁轨图像数据进行分析，确定所述目标路段铁轨的状态特征；步骤3：基于所述目标路段的状态特征对所述目标路段的铁轨进行状态评估，完成对所述铁轨的检测。
[0005]优选的，一种基于区块链的铁轨检测方法，步骤1中，获取目标路段的铁轨视频图像包括：获取待采集路段的属性信息，并基于所述属性信息生成视频图像获取指令；基于所述视频图像获取指令向区块链发送图像获取请求，且区块链基于所述视频图像获取指令从路段信息存储节点中匹配与所述待采集路段属性信息相一致的目标路段；提取所述目标路段的特征属性，并基于所述特征属性从区块链中查找与所述特征属性相匹配的铁轨视频图像存储节点；基于所述铁轨视频图像存储节点获取所述目标路段的铁轨视频图像，并将所述铁轨视频图像传输至管理终端。
[0006]优选的，一种基于区块链的铁轨检测方法，基于所述视频图像获取指令向区块链发送图像获取请求，包括：
获取预设铁路路线地图，并基于所述预设铁路路线地图确定对所述铁路路线进行图像采集的目标方案；基于所述目标方案将所述铁路路线划分为N个子铁路路段，并确定每个子铁路路段对应的预设摄像头，其中，所述铁路路线旁预设有N个预设摄像头，且两两预设摄像头之间间隔相等；获取管理终端发送的视频采集指令，并基于所述视频采集指令控制所述预设摄像头分别对子铁路路段中的铁轨进行铁轨视频图像采集，其中，所述视频采集指令包括预设摄像头的采集分辨率；所述预设摄像头基于预设数据传输方法将采集得到的铁轨视频图像上传至所述区块链进行记录存储。
[0007]优选的，一种基于区块链的铁轨检测方法，步骤1中，对所述铁轨视频图像进行识别，生成铁轨图像数据，包括：获取铁轨视频图像，并从所述铁轨视频图像中提取一系列的待分析铁轨图像；基于预设高斯混合模型对所述待分析铁轨图像进行处理，得到二值图像；将所述二值化图像进行网格划分，并基于划分结果对每一个网格图像进行编号；基于编号对所述网格图像进行筛选，剔除所述网格图像中不包含目标铁轨的干扰网格图像，得到目标网格图像；基于预设方法对所述目标网格图像中的目标铁轨进行识别，得到所述目标铁轨对应的铁轨图像数据。
[0008]优选的，一种基于区块链的铁轨检测方法，步骤2中，对所述铁轨图像数据进行分析，确定所述目标路段铁轨的状态特征，包括：获取得到的铁轨图像数据，并提取所述铁轨图像数据中的特征数据，其中，所述特征数据为多个，且每一类对应一种特征数据；基于所述特征数据确定对所述铁轨图像数据进行清洗所需的目标据筛选机制，同时，获取管理终端对所述铁轨图像数据设置的目标筛选值；基于所述目标筛选机制以及所述目标筛选值对所述铁轨图像数据进行清洗，得到目标铁轨图像数据；基于所述特征数据对所述目标铁轨图像数据进行归一化处理，确保所述目标铁轨图像数据各个特征数据对应的数据取值范围一致，得到待分类铁轨图像数据；基于预设聚类个数对所述待分类铁轨图像数据进行聚类处理，并基于聚类结果完成对所述待分类铁轨图像数据的分类；基于分类结果确定每一类铁轨图像数据类别属性，并基于所述类别属性从预设图表模板库中匹配每一类铁轨图像数据对应的目标图表模板；基于所述目标图表模板将所述每一类铁轨图像数据进行图像可视化处理，并基于所述图像可视化处理得到目标路段铁轨当前状态数据变化情况；基于所述目标路段铁轨当前状态数据变化情况得到所述目标路段铁轨的状态特征，其中，所述状态特征包括铁轨的变形程度、铁轨的裂缝、铁轨的轮廓以及铁轨的裂纹。
[0009]优选的，一种基于区块链的铁轨检测方法，步骤3中，基于所述目标路段的状态特征对所述目标路段的铁轨进行状态评估的具体工作过程，包括：
基于区块链，调取所有铁轨的检测样本数据集，其中，所述检测样本数据集包括多个不同铁轨缺陷属性类型的铁轨图像数据样本；对所述检测样本数据进行分析，确定每个铁轨缺陷属性类型在所述铁轨图像数据样本中发生的概率，并建立概率标签；同时，获取铁轨的标准图像，并提取所述铁轨的标准图像数据，同时，将所述多个不同铁轨缺陷属性类型的铁轨图像数据样本与所述标准图像数据进行比较，确定所述铁轨图像数据样本与所述标准图像数据的差异度信息；将所述概率标签与所述差异度信息输入至所预设神经网络中进行网络模型仿真训练，并获取训练结果；基于所述训练结果生成铁轨检测评估模型，并确定所述铁轨检测评估模型的结构层，其中，所述铁轨检测评估模型的结构层包括：数据输入层、评估层、评估结果输出层；读取所述状态特征，确定所述状态特征的特征数据，同时，提取所述状态特征的特征点；基于所述状态特征的特征点将所述状态特折的特征数据进行分类，确定子特征数据；基于所述数据输入层分别接收所述子特征数据，并将所述子特征数据输入至所述评估层中进行数据评估，并生成子评估结果；基于所述评估结果输出层，读取所述子评估结果，同时，将所述子评估结果进行合并生成评估结果；将所述评估结果上传至所述区块链中并生成评估文档；同时，确定所述评估结果获取的时间点；基于所述评估结果获取的时间点对所述目标路段的评估文档建立评估标签，并根据所述评估标签将所述评估文档存储至所述区块链中。
[0010]优选的，一种基于区块链的铁轨检测方法，将所述子评估结果进行合并生成评估结果后，还包括：读取所述评估结果，提取评估数据，并根据所述数据确定评估分值；基于区块链，将所述评估分值与所述区块链中存储的及格评估分值进行比较，判断所述目标路段铁轨通行质量是否合格；当所述评估分值等于或大于所述及格评估分值时，则判定所述目标路段铁轨通行质量合格；否则，则判定所述目标路段铁轨通行质量不合格，并当所述评估分值小于所述及格评估分值时，触发所述区块链中的智能合约，并基于所述智能合约，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链的铁轨检测方法，其特征在于，包括：步骤1：基于区块链获取目标路段的铁轨视频图像，并对所述铁轨视频图像进行识别，生成铁轨图像数据；步骤2：对所述铁轨图像数据进行分析，确定所述目标路段铁轨的状态特征；步骤3：基于所述目标路段的状态特征对所述目标路段的铁轨进行状态评估，完成对所述铁轨的检测；其中，步骤1中，获取目标路段的铁轨视频图像包括：获取待采集路段的属性信息，并基于所述属性信息生成视频图像获取指令；基于所述视频图像获取指令向区块链发送图像获取请求，且区块链基于所述视频图像获取指令从路段信息存储节点中匹配与所述待采集路段属性信息相一致的目标路段；提取所述目标路段的特征属性，并基于所述特征属性从区块链中查找与所述特征属性相匹配的铁轨视频图像存储节点；基于所述铁轨视频图像存储节点获取所述目标路段的铁轨视频图像，并将所述铁轨视频图像传输至管理终端。2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的铁轨检测方法，其特征在于，基于所述视频图像获取指令向区块链发送图像获取请求，包括：获取预设铁路路线地图，并基于所述预设铁路路线地图确定对所述铁路路线进行图像采集的目标方案；基于所述目标方案将所述铁路路线划分为N个子铁路路段，并确定每个子铁路路段对应的预设摄像头，其中，所述铁路路线旁预设有N个预设摄像头，且两两预设摄像头之间间隔相等；获取管理终端发送的视频采集指令，并基于所述视频采集指令控制所述预设摄像头分别对子铁路路段中的铁轨进行铁轨视频图像采集，其中，所述视频采集指令包括预设摄像头的采集分辨率；所述预设摄像头基于预设数据传输方法将采集得到的铁轨视频图像上传至所述区块链进行记录存储。3.根据权利要求1所述的一种基于区块链的铁轨检测方法，其特征在于，步骤1中，对所述铁轨视频图像进行识别，生成铁轨图像数据，包括：获取铁轨视频图像，并从所述铁轨视频图像中提取一系列的待分析铁轨图像；基于预设高斯混合模型对所述待分析铁轨图像进行处理，得到二值图像；将所述二值化图像进行网格划分，并基于划分结果对每一个网格图像进行编号；基于编号对所述网格图像进行筛选，剔除所述网格图像中不包含目标铁轨的干扰网格图像，得到目标网格图像；基于预设方法对所述目标网格图像中的目标铁轨进行识别，得到所述目标铁轨对应的铁轨图像数据。4.根据权利要求1所述的一种基于区块链的铁轨检测方法，其特征在于，步骤2中，对所述铁轨图像数据进行分析，确定所述目标路段铁轨的状态特征，包括：获取得到的铁轨图像数据，并提取所述铁轨图像数据中的特征数据，其中，所述特征数据为多个，且每一类对应一种特征数据；
基于所述特征数据确定对所述铁轨图像数据进行清洗所需的目标据筛选机制，同时，获取管理终端对所述铁轨图像数据设置的目标筛选值；基于所述目标筛选机制以及所述目标筛选值对所述铁轨图像数据进行清洗，得到目标铁轨图像数据；基于所述特征数据对所述目标铁轨图像数据进行归一化处理，确保所述目标铁轨图像数据各个特征数据对应的数据取值范围一致，得到待分类铁轨图像数据；基于预设聚类个数对所述待分类铁轨图像数据进行聚类处理，并基于聚类结果完成对所述待分类铁轨图像数据的分类；基于分类结果确定每一类铁轨图像数据类别属性，并基于所述类别属性从预设图表模板库中匹配每一类铁轨图像数据对应的目标图表模板；基于所述目标图表模板将所述每一类铁轨图像数据进行图像可视化处理，并基于所述图像可视化处理得到目标路段铁轨当前状态数据变化情况；基于所述目标路段铁轨当前状态数据变化情况得到所述目标路段铁轨的状态特征，其中，所述状态特征包括铁轨的变形程度、铁轨的裂缝、铁轨的轮廓以及铁轨的裂纹。5.根据权利要求1所述的一种基于区块链的铁轨检测方法，其特征在于，步骤3中，基于所述目标路段的状态特征对所述目标路段的铁轨进行状态评估的具体工作过程，包括：基于区块链，调取所有铁轨的检测样本数据集，其中，所述检测样本数据集包括多个不同铁轨缺陷属性类型的铁轨图像数据样本；对所述检测样本数据进行分析，确定每个铁轨缺陷属性类型在所述铁轨图像数据样本中发生的概率，并建立概率标签；同时，获取铁轨的标准图像，并提取所述铁轨的标准图像数据，同时，将所述多个不同铁轨缺陷属性类型的铁轨图像数据样本与所述标准图像数据进行比较，确定所述铁轨图像数据样本与所述标准图像数据的差异度信息；将所述概率标签与所述差异度信息输入至所预设神经网络中进行网络模型仿真训练，并获取训练结果；基于所述训练结果生成铁轨检测评估模型，并确定所述铁轨检测评估模型的结构层，其中，所述铁轨检测评估模型的结构层包括：数据输入层、评...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘智国，宋宇斐，刘建军，张惠涛，
申请(专利权)人：石家庄学院，
类型：发明
国别省市：