【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及铁路货车故障检测，特别是涉及一种铁路货车故障复核的实时自动派工方法及系统。
技术介绍
1、tfds货车故障图像智能识别系统是一套集高速数字图像采集、大容量图像数据实时处理和精确定位模式识别技术于一体的智能系统，可以利用人工智能技术对tfds设备采集的货车图像进行智能分析处理，自动识别图像中的车辆故障及异常，然后提示人工复核确认，tfds智能识别为提高检查质量和运输效率、确保运输安全创造了条件。
2、目前，tfds货车故障图像智能识别系统主要以人工分配的方式将智能识别的故障图像分配给动态检车员进行复核作业，其是作业组长将tfds智能识别的整列车的故障图像以辆为单位平均分配给组内的动态检车员。由于动态检车员的作业效率受到其自身状态和检车经验等主观因素影响，该派工方式分到最后某些动态检车员分配到的大部分故障图像都不是其擅长作业的，导致故障复核作业质量变低的同时也增加了作业时长，进而导致整列车总的故障响应时间变长。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种铁路货车故障复核的实时自动派工方法及系统，自动将故障图像实时分配给最适合的动态检车员进行作业，能够提高故障复核的作业质量和作业效率。
2、第一方面，本专利技术提供了一种铁路货车故障复核的实时自动派工方法，包括以下步骤：
3、确定每个动态检车员对铁路货车各个工位的故障图像作业时间；
4、根据tfds智能识别的故障识别结果构建待分配工位故障图像作业任务队列；>
5、基于每个动态检车员对铁路货车各个工位的故障图像作业时间，建立当前班次动态检车员与待分配工位故障图像作业任务队列中任务的效益值矩阵；
6、基于匈牙利算法简化效益值矩阵，获得分配矩阵；
7、根据分配矩阵给当前班次动态检车员分配任务。
8、在其中一个实施例中，确定每个动态检车员对铁路货车各个工位的故障图像作业时间包括：
9、获取每个动态检车员在历史班次以及训练考试中对铁路货车各个工位的历史故障图像作业时间；
10、将每个动态检车员对每个工位的历史故障图像作业时间分别进行时间排序；
11、选取每个时间排序的中位数作为当前时间排序对应的动态检车员对对应工位的故障图像作业时间。
12、在其中一个实施例中，根据tfds智能识别的故障识别结果构建待分配工位故障图像作业任务队列包括：
13、获取tfds智能识别的故障识别结果；
14、将故障识别结果对应的故障图像以工位为单位划分为多个任务；
15、将多个任务组成待分配工位故障图像作业任务队列。
16、在其中一个实施例中，基于每个动态检车员对铁路货车各个工位的故障图像作业时间，建立当前班次动态检车员与待分配工位故障图像作业任务队列中任务的效益值矩阵包括：
17、构建当前班次动态检车员集合，当前班次动态检车员集合包括n个动态检车员；
18、确定当前班次动态检车员集合中每个动态检车员在当前班次中已分配的工位故障图像任务数；
19、查询待分配工位故障图像作业任务队列中任务的个数m；
20、当m大于n时，从待分配工位故障图像作业任务队列中获取n个任务，按照n个动态检车员动态检车员对于每个任务的作业时间，构造n个动态检车员与待分配的n个任务的效益值矩阵；
21、当m小于等于n时，从待分配工位故障图像作业任务队列中获取m个任务，同时对当前班次动态检车员集合中每个动态检车员在当前班次列车中已分配的工位故障图像的任务数进行排序，从当前班次动态检车员集合中选取已分配的工位故障图像的任务数排序中较小的m个动态检车员，按照m个动态检车员动态检车员对于每个工位任务的作业时间，构造m个动态检车员与待分配的m个任务的效益值矩阵。
22、在其中一个实施例中，基于匈牙利算法简化效益值矩阵，获得分配矩阵包括：
23、效益值矩阵的每一行各元素减去本行中最小元素，效益值矩阵的每一列各元素减去本列中最小元素获得结果矩阵；
24、按照递归的方式在结果矩阵中选择零添加标记，其中，在结果矩阵中每行或列至多选择一个零添加标记；
25、利用最少的水平线或垂直线覆盖结果矩阵包含添加标记的零的每一行或列，若水平线或者垂直线的数量和等于结果矩阵总行数，则结果矩阵中所有添加标记的零表示一组完整唯一分配，基于完整唯一分配确定分配矩阵，否则，取消所有添加标记的零的标记，并返回效益值矩阵的每一行各元素减去本行中最小元素的步骤。
26、在其中一个实施例中，采用随机获取的方式从待分配工位故障图像作业任务队列中获取n个任务。
27、在其中一个实施例中，效益值矩阵为i×j的非负矩阵，i＝j，效益值矩阵中第i行第j列元素表示第i个动态检车员作业第j个工位故障图像作业任务的作业时间。
28、在其中一个实施例中，按照递归的方式在结果矩阵中选择零添加标记为采用for循环遍历出在结果矩阵选择零添加标记的每一种标记方式，统计每个标记方式中添加标记的零的个数，选择添加标记的零的个数最多的标记方式作为在结果矩阵中选择零添加标记的方式。
29、第二方面，本专利技术还提供了一种铁路货车故障复核的实时自动派工系统，系统包括：
30、作业时间确定模块，用于确定每个动态检车员对铁路货车各个工位的故障图像作业时间；
31、任务队列构建模块，根据tfds智能识别的故障识别结果构建待分配工位故障图像作业任务队列；
32、效益值矩阵建立模块，基于每个动态检车员对铁路货车各个工位的故障图像作业时间，建立当前班次动态检车员与待分配工位故障图像作业任务队列中任务的效益值矩阵；
33、矩阵简化模块，基于匈牙利算法简化效益值矩阵，获得分配矩阵；
34、任务分配模块，根据分配矩阵给当前班次动态检车员分配任务。
35、本专利技术的有益效果是：本专利技术的铁路货车故障复核的实时自动派工方法为自动派工方式，通过匈牙利算法将当前班次动态检车员与待分配工位故障图像作业任务队列中任务的效益值矩阵进行简化，实现最优匹配，相比于传统人工派工，可以有效的提高派工分配的效率，降低列检整体作业时间，大幅缩短故障响应时间。
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1.一种铁路货车故障复核的实时自动派工方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的铁路货车故障复核的实时自动派工方法，其特征在于，确定每个动态检车员对铁路货车各个工位的故障图像作业时间包括：
3.根据权利要求2所述的铁路货车故障复核的实时自动派工方法，其特征在于，根据TFDS智能识别的故障识别结果构建待分配工位故障图像作业任务队列包括：
4.根据权利要求1所述的铁路货车故障复核的实时自动派工方法，其特征在于，基于每个动态检车员对铁路货车各个工位的故障图像作业时间，建立当前班次动态检车员与待分配工位故障图像作业任务队列中任务的效益值矩阵包括：
5.根据权利要求1所述的铁路货车故障复核的实时自动派工方法，其特征在于，基于匈牙利算法简化所述效益值矩阵，获得分配矩阵包括：
6.根据权利要求4所述的铁路货车故障复核的实时自动派工方法，其特征在于，采用随机获取的方式从所述待分配工位故障图像作业任务队列中获取N个任务。
7.根据权利要求4所述的铁路货车故障复核的实时自动派工方法，其特征在于，所述效益值矩阵为i
8.根据权利要求5所述的铁路货车故障复核的实时自动派工方法，其特征在于，按照递归的方式在所述结果矩阵中选择零添加标记为采用for循环遍历出在所述结果矩阵选择零添加标记的每一种标记方式，统计每个标记方式中添加标记的零的个数，选择添加标记的零的个数最多的标记方式作为在所述结果矩阵中选择零添加标记的方式。
9.一种铁路货车故障复核的实时自动派工系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种铁路货车故障复核的实时自动派工方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的铁路货车故障复核的实时自动派工方法，其特征在于，确定每个动态检车员对铁路货车各个工位的故障图像作业时间包括：
3.根据权利要求2所述的铁路货车故障复核的实时自动派工方法，其特征在于，根据tfds智能识别的故障识别结果构建待分配工位故障图像作业任务队列包括：
4.根据权利要求1所述的铁路货车故障复核的实时自动派工方法，其特征在于，基于每个动态检车员对铁路货车各个工位的故障图像作业时间，建立当前班次动态检车员与待分配工位故障图像作业任务队列中任务的效益值矩阵包括：
5.根据权利要求1所述的铁路货车故障复核的实时自动派工方法，其特征在于，基于匈牙利算法简化所述效益值矩阵，获得分配矩阵包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：付世海，
申请(专利权)人：慧铁科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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