[发明专利]动车组列车运行故障信息检测方法和系统

权利要求书

1.一种动车组列车运行故障信息检测方法，其特征在于，包括：

将预设数量的同类且确定存在故障信息的动车组列车图像输入到深度学习框架内，对所述图像进行训练，得到故障识别模型；

采集动车组列车的身份信息和图像；

根据所述动车组列车的身份信息和图像，按照同车同位置的规则对所述图像进行分类；

将所述图像输入到与所述图像同类的故障识别模型中，判断所述图像是否包含故障信息。

2.根据权利要求1所述动车组列车运行故障信息检测方法，其特征在于，所述确定存在故障信息的动车组列车图像的获取方法，包括：

采集动车组列车的身份信息和图像；

根据所述动车组列车的身份信息和图像，按照同车同位置的规则对所述图像进行分类；

在相同类别下，通过图像识别算法对所述图像和所述动车组列车标定的故障信息样本进行对比识别,筛选出疑似存在故障信息的图像；

对所述疑似存在故障信息的图像进行人工再确认，提取出确定存在故障信息的图像。

3.据权利要求1所述动车组列车运行故障信息检测方法，其特征在于，还包括：

随机选择所述故障识别模型输出的存在故障信息的图像，并进行人工再确认，将所述故障识别模型判定存在故障信息但人工判定不存在故障信息的图像输入到所述深度学习框架内，对所述故障识别模型进行调整。

4.据权利要求1所述动车组列车运行故障信息检测方法，其特征在于，还包括：

提取更多的同类且确定存在故障信息的图像输入到深度学习框架内，对所述故障识别模型进行调整。

5.据权利要求1所述动车组列车运行故障信息检测方法，其特征在于，所述图像包括2D图像和3D图像。

6.据权利要求2或5所述动车组列车运行故障信息检测方法，其特征在于，所述对所述疑似存在故障信息的图像进行人工再确认，提取出确定存在故障信息的图像的方法，包括：

对所述疑似存在故障信息的2D图像进行人工再确认，若所述2D图像仍存在疑似故障信息，则根据所述2D图像确定与所述2D图像显示位置相同的3D图像，对所述疑似故障信息进行再次确认。

7.据权利要求5所述动车组列车运行故障信息检测方法，其特征在于，所述3D图像的获取方法，包括：

采集动车组列车2D图像和3D深度信息；

对所述2D图像和3D深度信息进行匹配，提取显示同一动车组列车中相同位置的2D图像和3D深度信息；

根据所述2D图像和3D深度信息构建3D图像。

8.一种动车组列车运行故障信息检测系统，其特征在于，包括：

轨边数据采集装置，所述轨边数据采集装置用于采集动车组列车的身份信息和图像；

图像分类装置，所述图像分类装置与所述轨边数据采集装置相连，用于根据所述动车组列车的身份信息和图像，按照同车同位置的规则对所述图像进行分类；

数据库，所述数据库与所述图像分类装置相连，用于存储经过分类的图像；

深度学习引擎，所述深度学习引擎与所述数据库相连，用于对输入的预设数量的同类确定存在故障信息的图像进行训练，得到故障识别模型，其中，所述故障识别模型用于接收所述图像，并判断所述图像是否包含故障信息。

9.根据权利要求8所述动车组列车运行故障信息检测系统，其特征在于，还包括：

图像识别装置，所述图像识别装置与所述数据库相连，用于提取分类后的图像，并根据所述图像所属类别，在相同类别下通过图像识别算法对所述图像和所述动车组列车标定的故障信息样本进行对比识别,筛选出疑似存在故障信息的图像；

看图作业平台终端，所述看图作业平台终端与所述图像识别装置相连，用于接收所述疑似存在故障信息的图像，并对所述疑似存在故障信息的图像进行人工再确认，提取出确定存在故障信息的图像。

10.根据权利要求9所述动车组列车运行故障信息检测系统，其特征在于，还包括：

3D图像构建装置，所述3D图像构建装置分别与所述轨边数据采集装置和看图作业平台终端相连，用于对轨边数据采集装置采集到的2D图像和3D深度信息进行匹配，提取显示同一动车组列车中相同位置的2D图像和3D深度信息，并根据所述2D图像和3D深度信息构建3D图像，并将所述3D图像发送到看图作业平台终端以供对所述疑似故障信息进行再次确认。