【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及轨道交通运营安全事件监控，尤其是涉及基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统及方法。
技术介绍
1、现有的轨道交通运营安全事件监控系统的系统架构包括传感器模块、网络通信模块，轨道交通运营安全评估分析模块及监控显示模块，
2、传感器模块通常包括各种传感器(如温度、湿度、振动、位移、视频等)和通信模块(如wi-fi、蓝牙、zigbee等)。网络通信模块负责将传感器模块收集的数据传输至布置在云端的轨道交通运营安全评估分析模块，轨道交通运营安全评估分析模块对收集的数据进行分析、处理，并最终通过监控显示模块展示，实现安全事件监控。
3、上述技术方案存在以下缺陷：传感器数据孤岛现象，缺乏有效的数据融合。监控系统响应速度慢，大量的传感器数据特别是视觉数据实时汇集到运营安全评估分析模块，导致运营安全评估分析模块的算力需求巨大，且无法实时处理大量数据。硬件设备能耗高且集中，维护成本大，且故障率较高。
4、因此如何设计一种基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统，能高效实现轨道交通运营安全事件的监控，硬件设备算力要求相对较低，能耗均化，降低故障率是亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统及方法。采用如下的技术方案：
2、基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统，包括多个传感器单元、多个边缘初步分析模块、多个自组网模块和轨道交通运营中央安全分析模块，多个传感器单元分别
3、可选的，所述传感器单元包括温度传感器、振动传感器、位移传感器和视觉监控器，且在网格区域范围内，温度传感器、振动传感器、位移传感器和视觉监控器分别采用通信线直连的方式与网格区域物理中心处的边缘初步分析模块通信连接。
4、通过采用上述技术方案，采用边云结合主要架构来实现传感器和视觉数据的采集，多个传感器单元可以实现不同监测项的实时监测，例如轨道交通重要设施配电箱内的温度值、轨道交通轨道的振动值、位移值等，视觉监控器具有泛化的监测能力，可以基于视觉特征比对算法实现对不同异常特征的视觉识别，虽然没有传感器的监测精准度，但可以对一些例如禁止行人进入的地方进入移动行人或动物、积水情况、指示灯是否正常等；
5、这些监测项通过同一区域网格物理中心处的自组网模块转发给轨道交通运营中央安全分析模块，将被监测区域划分区域网格的目的是在物理范围内保持稳定的无线通信效果，轨道交通运营的被监测区域一般较为复杂，如果整个通信网络均采用通信线直连，其布线的复杂程度和稳定性效果均较差，因此采用区域网格内短线直连，后面采用一个区域网格一个自组网模块来进行统一转发的组网形式，可以更加稳定可靠地将边端传感器数据高效传输给轨道交通运营中央安全分析模块；
6、在传感器数据传输前，以区域网格为单位还设置了边缘初步分析模块，可以基于异常阈值进行初步筛查，实际运行中在大多数情况下监测数据异常比例不大，因此通过边缘初步分析模块的初步筛查，会大幅降低轨道交通运营中央安全分析模块的数据处理量，降低服务器的算力需求和硬件布置成本，最终轨道交通运营中央安全分析模块只对风险较大的数据进行安全评估，安全评估效率高，将监测能耗均化到网格区域，降低小区域故障对整个监控系统稳定性的影响。
7、可选的，所述边缘初步分析模块包括第一缓存器、数据分析芯片、视觉分析芯片、第二缓存器和存储器，所述第一缓存器分别与网格区域范围内的传感器单元的温度传感器、振动传感器、位移传感器和视觉监控器通信连接，所述数据分析芯片和视觉分析芯片分别与第一缓存器和存储器通信连接，基于时间序列对第一缓存器内存储的数据进行异常阈值对比，并将存在任一项高于或等于异常阈值的轨道交通安全运营关联参数和阈值超标结果打包存储在第二缓存器，所述第二缓存器与同一区域网格物理中心处的自组网模块的数据输入端通信连接。
8、通过采用上述技术方案，边缘初步分析模块接收的数据首先存储在第一缓存器，数据分析芯片和视觉分析芯片可以进行同步调用分析，数据分析芯片主要基于设定异常阈值进行分析，因此算力要求较低，而视觉分析芯片的分析主要基于存储器存储的异常特征数据库进行相似度比对，这里比对的精度和准确度要求不是很高，也可采用成本较低的视觉分析芯片实现，从而实现了整个轨道交通运营安全事件监控系统的最大算力的大幅降低目标，降低了高算力服务器带来的高硬件成本，将高算力服务器的集中高功耗进行了均匀分摊。
9、可选的，多个自组网模块基于lorawan技术实现自组网，多个自组网模块分别与轨道交通运营中央安全分析模块无线组网，其当自组网模块不能直接与轨道交通运营中央安全分析模块无线通信时，通过相邻的自组网模块转发。
10、通过采用上述技术方案，基于lorawan实现远距离网格区域范围内的无线自组网，选择具有lorawan兼容模块的节点，具备足够的处理能力、存储和电源。配置节点软件以支持lorawan协议和自组网功能。
11、利用lorawan的网关中继功能，在无法直接向中央服务器无线发送数据时，允许节点间通过网关进行多跳通信。
12、配置节点以支持自组织网络功能，使其能够自动发现邻居节点。
13、可选的，所述轨道交通运营中央安全分析模块包括中心自组网模块、计算机服务器和轨道交通监控大屏，所述计算机服务器通过中心自组网模块分别与多个自组网模块无线通信连接，所述计算机服务器按照排序结果分别基于数据融合的安全事件评估算法对异常事件进行安全评估分析，并通过轨道交通监控大屏输出评估结果。
14、通过采用上述技术方案，中心自组网模块在具体应用时还可以设置备用模块，避免出现故障导致数据无法接收，计算机服务器接收中心自组网模块的异常数据包基于数据融合的安全事件评估算法对异常事件进行安全评估分析，并最终通过轨道交通监控大屏输出评估结果，实现智能化的安全事件评估。
15、可选的，计算机服务器包括第一计算机、第二计算机和第三计算机，所述第一计算机与中心自组网模块的数据输出端通信连接，按照时序分别解析多个自组网模块发送的异常数据包，基于设定的紧急安全事件标准分析异常数据包是否符合紧本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统，其特征在于：包括多个传感器单元、多个边缘初步分析模块(2)、多个自组网模块(3)和轨道交通运营中央安全分析模块(4)，多个传感器单元分别基于传感器监测区域内轨道交通安全运营关联参数，将轨道交通运营安全区域划分为多个区域网格，多个边缘初步分析模块(2)和多个自组网模块(3)分别布置在区域网格的物理中心位置，传感器单元与所在区域网格的边缘初步分析模块(2)通信连接，边缘初步分析模块(2)基于异常阈值对传感器单元的轨道交通安全运营关联参数进行初步分析筛选，将低于异常阈值的轨道交通安全运营关联参数进行设定时间的缓存处理，将存在任一项高于或等于异常阈值的轨道交通安全运营关联参数和阈值超标结果打包，并通过同一区域网格物理中心处的自组网模块(3)转发给轨道交通运营中央安全分析模块(4)，轨道交通运营中央安全分析模块(4)基于阈值超标结果对轨道交通运营安全区域内的异常事件进行排序，按照排序结果分别基于数据融合的安全事件评估算法对异常事件进行安全评估分析，并输出评估结果。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统，其
3.根据权利要求2所述的基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统，其特征在于：所述边缘初步分析模块(2)包括第一缓存器(21)、数据分析芯片(22)、视觉分析芯片(23)、第二缓存器(24)和存储器(25)，所述第一缓存器(21)分别与网格区域范围内的传感器单元的温度传感器(11)、振动传感器(12)、位移传感器(13)和视觉监控器(14)通信连接，所述数据分析芯片(22)和视觉分析芯片(23)分别与第一缓存器(21)和存储器(25)通信连接，基于时间序列对第一缓存器(21)内存储的数据进行异常阈值对比，并将存在任一项高于或等于异常阈值的轨道交通安全运营关联参数和阈值超标结果打包存储在第二缓存器(24)，所述第二缓存器(24)与同一区域网格物理中心处的自组网模块(3)的数据输入端通信连接。
4.根据权利要求3所述的基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统，其特征在于：多个自组网模块(3)基于LoRaWAN技术实现自组网，多个自组网模块(3)分别与轨道交通运营中央安全分析模块(4)无线组网，其当自组网模块(3)不能直接与轨道交通运营中央安全分析模块(4)无线通信时，通过相邻的自组网模块(3)转发。
5.根据权利要求4所述的基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统，其特征在于：所述轨道交通运营中央安全分析模块(4)包括中心自组网模块(41)、计算机服务器(42)和轨道交通监控大屏(43)，所述计算机服务器(42)通过中心自组网模块(41)分别与多个自组网模块(3)无线通信连接，所述计算机服务器(42)按照排序结果分别基于数据融合的安全事件评估算法对异常事件进行安全评估分析，并通过轨道交通监控大屏(43)输出评估结果。
6.根据权利要求5所述的基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统，其特征在于：计算机服务器(42)包括第一计算机(421)、第二计算机(422)和第三计算机(423)，所述第一计算机(421)与中心自组网模块(41)的数据输出端通信连接，按照时序分别解析多个自组网模块(3)发送的异常数据包，基于设定的紧急安全事件标准分析异常数据包是否符合紧急安全事件标准，将符合紧急安全事件标准的异常数据包发送给第三计算机(423)，将不符合紧急安全事件标准的异常数据包按照时序发送给第二计算机(422)，第二计算机(422)和第三计算机(423)分别与轨道交通监控大屏(43)通信交互评估结果。
7.轨道交通运营安全事件监控方法，其特征在于：采用权利要求6所述的基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统对区域范围内的轨道交通运营安全事件进行监控分析，包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的轨道交通运营安全事件监控方法，其特征在于：步骤3中，紧急安全事件标准是：是否存在至少一个监测值超过异常阈值，且存在至少一个异常特征匹配成功。
9.根据权利要求7所述的轨道交通运营安全事件监控方法，其特征在于：步骤3中，安全事件评估包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统，其特征在于：包括多个传感器单元、多个边缘初步分析模块(2)、多个自组网模块(3)和轨道交通运营中央安全分析模块(4)，多个传感器单元分别基于传感器监测区域内轨道交通安全运营关联参数，将轨道交通运营安全区域划分为多个区域网格，多个边缘初步分析模块(2)和多个自组网模块(3)分别布置在区域网格的物理中心位置，传感器单元与所在区域网格的边缘初步分析模块(2)通信连接，边缘初步分析模块(2)基于异常阈值对传感器单元的轨道交通安全运营关联参数进行初步分析筛选，将低于异常阈值的轨道交通安全运营关联参数进行设定时间的缓存处理，将存在任一项高于或等于异常阈值的轨道交通安全运营关联参数和阈值超标结果打包，并通过同一区域网格物理中心处的自组网模块(3)转发给轨道交通运营中央安全分析模块(4)，轨道交通运营中央安全分析模块(4)基于阈值超标结果对轨道交通运营安全区域内的异常事件进行排序，按照排序结果分别基于数据融合的安全事件评估算法对异常事件进行安全评估分析，并输出评估结果。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统，其特征在于：所述传感器单元包括温度传感器(11)、振动传感器(12)、位移传感器(13)和视觉监控器(14)，且在网格区域范围内，温度传感器(11)、振动传感器(12)、位移传感器(13)和视觉监控器(14)分别采用通信线直连的方式与网格区域物理中心处的边缘初步分析模块(2)通信连接。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的轨道交通运营安全事件监控系统，其特征在于：所述边缘初步分析模块(2)包括第一缓存器(21)、数据分析芯片(22)、视觉分析芯片(23)、第二缓存器(24)和存储器(25)，所述第一缓存器(21)分别与网格区域范围内的传感器单元的温度传感器(11)、振动传感器(12)、位移传感器(13)和视觉监控器(14)通信连接，所述数据分析芯片(22)和视觉分析芯片(23)分别与第一缓存器(21)和存储器(25)通信连接，基于时间序列对第一缓存器(21)内存储的数据进行异常阈值对比，并将存在任一项高于或等于异常阈值的轨道交通安全运营关联参数和阈值超标结果打包存储在第二缓存器(24)，所述第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：李智，高涛，马海志，王思锴，李芳凝，李泳慧，颜威，薛伊芫，任干，张建全，李世民，张克利，李添才，
申请(专利权)人：北京城建勘测设计研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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