[发明专利]高速公路隧道设备故障处理方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种高速公路隧道设备故障处理方法，其特征在于，包括：

获取高速公路隧道设备采集的实时传感数据；

将所述实时传感数据输入训练好的多维深度神经网络中，以使神经元层进行加权计算，得到分类结果；

若所述分类结果为故障类别，则根据所述故障类别发出告警消息。

2.根据权利要求1所述的高速公路隧道设备故障处理方法，其特征在于，所述获取高速公路隧道设备采集的实时传感数据，包括下述至少之一：

获取高速公路隧道照明设备采集的实时传感数据；

获取高速公路隧道通风设备采集的实时传感数据；

获取高速公路隧道交通诱导设备采集的实时传感数据；

获取高速公路隧道环境监测设备采集的实时传感数据；

获取高速公路隧道火灾消防设备采集的实时传感数据；

获取高速公路隧道网络监控设备采集的实时传感数据；

获取高速公路隧道视频监控设备采集的实时传感数据；

获取高速公路隧道紧急电话设备采集的实时传感数据；

获取高速公路隧道紧急广播设备采集的实时传感数据。

3.根据权利要求1所述的高速公路隧道设备故障处理方法，其特征在于，所述训练好的多维深度神经网络是通过下述方法训练得到的：

获取高速公路隧道设备采集的历史传感数据；

对所述历史传感数据进行分类和标签处理，得到训练样本集；

利用所述训练样本集训练多维深度神经网络进行训练，得到所述训练好的多维深度神经网络。

4.根据权利要求3所述的高速公路隧道设备故障处理方法，其特征在于，所述获取高速公路隧道设备采集的历史传感数据包括：

获取高速公路隧道照明设备采集的历史传感数据；

获取高速公路隧道通风设备采集的历史传感数据；

获取高速公路隧道交通诱导设备采集的历史传感数据；

获取高速公路隧道环境监测设备采集的历史传感数据；

获取高速公路隧道火灾消防设备采集的历史传感数据；

获取高速公路隧道网络监控设备采集的历史传感数据；

获取高速公路隧道视频监控设备采集的历史传感数据；

获取高速公路隧道紧急电话设备采集的历史传感数据；及

获取高速公路隧道紧急广播设备采集的历史传感数据。

5.根据权利要求3所述的高速公路隧道设备故障处理方法，其特征在于，所述对所述历史传感数据进行分类和标签处理，得到训练样本集，包括：

根据历史传感数据的故障取值范围确定故障标签的子空间；

根据历史传感数据中的目标故障案例确定目标故障标签的多源数据关联关系，得到标记样本。

6.根据权利要求5所述的高速公路隧道设备故障处理方法，其特征在于，所述对所述历史传感数据进行分类和标签处理，得到训练样本集，还包括：

将所述标记样本切割成更小块的样本切块，得到所述训练样本集。

7.根据权利要求3所述的高速公路隧道设备故障处理方法，其特征在于，所述利用所述训练样本集训练多维深度神经网络进行训练，得到所述训练好的多维深度神经网络，包括：

对训练样本集进行压缩编码，得到压缩样本集；

压缩样本集对多维深度神经网络进行深度学习训练，并按照损失函数的指标采用梯度下降法对多维深度神经网络的结构和权值参数进行学习和调整，得到所述训练好的多维深度神经网络。

8.一种高速公路隧道设备故障处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取高速公路隧道设备采集的实时传感数据；

分类模块，用于将所述实时传感数据输入训练好的多维深度神经网络中，以使神经元层进行加权计算，得到分类结果；

警报模块，用于若所述分类结果为故障类别，则根据所述故障类别发出告警消息。