【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及轨道侵限物自动巡检，尤其涉及一种轨道侵限物自动巡检预警方法。
技术介绍
1、城市轨道交通以运量大、速度快、准时可靠、安全性强、节能环保等优势，在我国公共交通事业中发挥越来越大的作用。然而，伴随着城市轨道交通的高速发展，影响城市轨道交通运营安全的主要原因有：轨道因素、车辆因素、供电因素、信号系统因素以及人为因素等。轨道因素中，轨道上的立体行车空间内的障碍物极易带来列车破坏性撞击，甚至引发脱轨等严重事故，造成重大灾害和不可估量的损失，为了保证轨行区的行车安全，需要提前有效巡检且及时发现轨行区的异常情况（轨道侵限物等），进行实际处理保证轨道列车行车安全。
2、目前对于轨道交通领域内列车侵限物的发现与处理，一部分是靠人工巡视，需要大量人员参与，巡检周期长，巡检时间一般在晚上的车辆运行窗口期，难以在第一时间发现问题。还有一部分是通过轧道车来巡检轨行区的异常，再加上异物侵入事件具有突发性和不可预测性，也只能解决部分问题，对异物侵限无法实时监测。还有一部分是在轨道附近安装固定摄像头进行自动巡检，每个摄像头只能监控一定的范围，需要在轨道沿线布置大量摄像头，这种巡检虽然可以节省大量人工，但是这种巡检环境适应力差，但是摄像头在恶劣天气条件下（如大雨、大雪、雾霾等）和光线变化大情况下的性能会受到影响，导致图像质量下降，影响检测效果。同时侵限物检测需要实时处理和分析图像数据，因此需要大量的计算资源才能够保证巡检及时和准确性，在实际运行过程中，由于巡检模式的不同、轨道站点以及站点区间的服务器部署不同，且服务器并非都是专用于巡检，
3、针对上述的现有技术存在问题设计一种轨道侵限物自动巡检预警方法是本专利技术研究的目的。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种轨道侵限物自动巡检预警方法，能够解决上述的问题。
2、本专利技术提供一种轨道侵限物自动巡检预警方法，基于一种轨道侵限物自动巡检预警系统，所述系统包括：
3、若干摄像头，分别设置于轨道两侧，所述摄像头朝向轨道两侧行进方向，用于获取和预处理轨道两侧行进方向上的图像数据；
4、若干站点服务器，通信连接至所述摄像头，用于分析轨道行进方向上的图像数据；
5、中心服务器，通信连接至所述站点服务器，用于分配若干站点服务器的计算资源；
6、所述方法包括：
7、获取所述摄像头拍摄的第一图像数据及对应的天气类型，根据当前天气类型对应的第一图像数据进行图像质量预处理，得到第二图像数据；
8、获取当前巡检模式，根据当前巡检模式得到对应的所述摄像头的巡检范围和巡检顺序；
9、将巡检范围内的第二图像数据根据所述摄像头的类型和所述站点服务器的实时负载动态分配至所述站点服务器；
10、按照所述摄像头的巡检顺序对第二图像数据依次进行侵限物图像识别，将识别到的侵限物信息发送至所述中心服务器进行预警。
11、进一步，所述获取第一图像数据及对应的天气类型，根据当前天气类型对应的第一图像数据进行图像质量预处理，得到第二图像数据包括：
12、对所述第一图像数据进行对应天气检测，得到所述第一图像数据上存在的天气类型；
13、选取对应天气类型算法对所述第一图像数据进行预处理，得到第二图像数据。
14、进一步，所述对所述第一图像数据进行对应天气检测，得到所述第一图像数据上存在的天气类型包括：
15、采集不同天气条件下的轨道图像，标注轨道图像的天气分类，构建轨道天气图像训练样本；
16、构建卷积神经网络模型，使用轨道天气图像样本训练所述卷积神经网络模型，得到天气分类模型；
17、将所述第一图像数据输入至所述天气分类模型，得到天气类型。
18、进一步，所述获取当前巡检模式包括：
19、判断当前时间是否为天窗时间，是则进入车站巡检模式，否则判断当前是否是列车出发时间；
20、若当前时间是列车出发时间，则进入区间跟随模式，否则进入线路巡检模式。
21、进一步，所述根据当前巡检模式得到对应的所述摄像头的巡检范围和巡检顺序包括：
22、若所述巡检模式为线路巡检模式，所述巡检范围为列车运行整条线路，所述巡检顺序为列车运行整条线路的列车行进顺序的循环；
23、若所述巡检模式为站点巡检模式，所述巡检范围为每个车站，所述巡检顺序为每个车站范围内的列车行进顺序的循环；
24、若所述巡检模式为区间跟随巡检模式，所述巡检范围为列车行进前方车站区间，所述巡检顺序为列车行进前方车站区间的前进顺序。
25、进一步，所述摄像头包括：
26、站点摄像头，用于获取预处理站点轨道两侧行进方向的图像数据；
27、区间摄像头，用于获取和预处理站点区间轨道行进方向上的图像数据。
28、进一步，所述将巡检范围内的第二图像数据根据所述摄像头的类型和所述站点服务器的实时负载动态分配至所述站点服务器包括：
29、判断所述站点服务器的实时负载，若所述站点服务器的实时负载未超过负载阈值，则将所述站点摄像头获取的所述第二图像数据分配至对应的所述站点服务器，否则将所述站点摄像头获取的所述第二图像数据和区间摄像头获取的所述第二图像数据归类为待分配第二图像数据；
30、根据所述站点服务器的连接时间和实时负载计算所述站点服务器的优先级，生成优先级列表；
31、将待分配第二图像数据在所述站点服务器的优先级列表中进行动态轮询。
32、进一步，所述根据所述站点服务器的连接时间和实时负载计算所述站点服务器的优先级，生成优先级列表包括：
33、获取所述站点服务器的cpu占用率和内存使用率，计算所述站点服务器的负载权重；
34、获取所述摄像头与所述站点服务器的连接时间，结合所述站点服务器的负载权重，对所述站点服务器进行优先级排序，生成优先级列表。
35、进一步，所述按照所述摄像头的巡检顺序对第二图像数据依次进行侵限物图像识别，将识别到的侵限物信息发送至所述中心服务器进行预警包括：
36、通过预先训练的侵限物图像识别模型，对所述第二图像数据依次进行侵限物图像识别，得到侵限物图像及其类别；
37、将侵限物图像及其类别对应的所述摄像头位置上报至所述中心服务器进行预警和二次侵限物图像识别。
38、进一步，所述将识别到的侵限物信息发送至所述中心服务器进行侵限物预警之后执行：
39、确认所述侵限物信息对应所述摄像头对应的车站，将该车站的巡检模式切换为车站巡检模式；
40、若侵限物预警消除后，则根据当前时间进入对应的巡检模式。
41、本专利技术的有益效果：
42、一是根据当前天气类型对图像数据进行预处理，在雾天、雨天进行去雾、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，基于一种轨道侵限物自动巡检预警系统，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，所述获取第一图像数据及对应的天气类型，根据当前天气类型对应的第一图像数据进行图像质量预处理，得到第二图像数据包括：
3.根据权利要求2所述的一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，所述对所述第一图像数据进行对应天气检测，得到所述第一图像数据上存在的天气类型包括：
4.根据权利要求1所述的一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，所述获取当前巡检模式包括：
5.根据权利要求4所述的一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，所述根据当前巡检模式得到对应的所述摄像头的巡检范围和巡检顺序包括：
6.根据权利要求1所述的一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，所述摄像头包括：
7.根据权利要求6所述的一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，所述将巡检范围内的第二图像数据根据所述摄像头的类型和所述站点服务器的实时负载动态分配至所述站点服务器
8.根据权利要求7所述的一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，所述根据所述站点服务器的连接时间和实时负载计算所述站点服务器的优先级，生成优先级列表包括：
9.根据权利要求1所述的一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，所述按照所述摄像头的巡检顺序对第二图像数据依次进行侵限物图像识别，将识别到的侵限物信息发送至所述中心服务器进行预警包括：
10.根据权利要求1所述的一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，所述将识别到的侵限物信息发送至所述中心服务器进行侵限物预警之后执行：
...【技术特征摘要】
1.一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，基于一种轨道侵限物自动巡检预警系统，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，所述获取第一图像数据及对应的天气类型，根据当前天气类型对应的第一图像数据进行图像质量预处理，得到第二图像数据包括：
3.根据权利要求2所述的一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，所述对所述第一图像数据进行对应天气检测，得到所述第一图像数据上存在的天气类型包括：
4.根据权利要求1所述的一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，所述获取当前巡检模式包括：
5.根据权利要求4所述的一种轨道侵限物自动巡检预警方法，其特征在于，所述根据当前巡检模式得到对应的所述摄像头的巡检范围和巡检顺序包括：
6.根据权利要求1所述的一种轨道侵限...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭剑锋，李著，王孟强，
申请(专利权)人：厦门地铁创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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