一种基于无人巡检的轨道交通运维数据传输方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于无人巡检的轨道交通运维数据传输方法及装置，包括：利用无人巡检设备进行巡检，采集轨道交通运维数据；对采集的轨道交通运维数据进行畸变校正；对同一位置进行畸变校正的轨道交通运维数据，进行相似度计算，基于相似度计算结果进行数据融合，得到融合数据；对融合数据进行信源编码，以及，对信源编码的融合数据进行信道编码，得到待传输数据；对待传输数据进行正交频分复用调制，得到调制数据并传输。可以提升数据传输效率。可以提升数据传输效率。可以提升数据传输效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人巡检的轨道交通运维数据传输方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据传输
，具体而言，涉及一种基于无人巡检的轨道交通运维数据传输方法及装置。

技术介绍

[0002]随着云计算、大数据、物联网、人工智能、5G、BIM等新兴信息技术的飞速发展，“智能+”技术体系开始被工业领域广泛接纳，为城市轨道交通维护提供新的技术手段。智能运维是指利用先进的检测监测、云计算、物联网、大数据、人工智能等技术手段，推动轨道交通运维模式智能化升级，提高轨道交通运营设备日常运营维护、故障诊断的能力。
[0003]目前，一般是通过人工巡检的方式，从轨道交通运营设备，例如，轨道列车的服务器的接口读取布设在轨道列车上的传感器采集的各轨道交通运维数据，带回轨道中继设备进行分析。但目前的轨道交通场景，具有场景复杂、移动高速、电磁环境恶劣、服务质量要求严苛等特征，因此，人工巡检的方式，不仅数据采集效率低，不能满足轨道交通场景的运营需求，还极易造成缺检漏检等问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供基于无人巡检的轨道交通运维数据传输方法及装置，以提升数据传输效率。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了基于无人巡检的轨道交通运维数据传输方法，包括：利用无人巡检设备进行巡检，采集轨道交通运维数据；对采集的轨道交通运维数据进行畸变校正；对同一位置进行畸变校正的轨道交通运维数据，进行相似度计算，基于相似度计算结果进行数据融合，得到融合数据；对融合数据进行信源编码，以及，对信源编码的融合数据进行信道编码，得到待传输数据；对待传输数据进行正交频分复用调制，得到调制数据并传输。
[0006]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述轨道交通运维数据包括图像，对采集的轨道交通运维数据进行畸变校正，包括：获取图像的像元的坐标，依据各像元的坐标，确定该图像的分布不均匀，依据预先设置的多项式校正算法，对分布不均匀的像元进行坐标变换，得到几何校正图像；基于所述图像的像素值，利用双向线性内插法，为几何校正图像进行像素值赋值，得到畸变校正图像。
[0007]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述对同一位置进行畸变校正的轨道交通运维数据，进行相似度计算，包括：依据预先设置的巡检路线，获取同一巡检点采集的进行畸变校正的各轨道交通运
维数据，得到待处理数据；按照预先设置的特征提取策略，分别提取每一待处理数据中包含的特征；以两条待处理数据为一组，依据从该两条待处理数据提取的特征进行匹配，计算该两条数据的相似度。
[0008]结合第一方面、第一方面的第一种可能的实施方式或第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述基于相似度计算结果进行数据融合，包括：若相似度计算结果大于预先设置的第一相似度阈值，随机提取一条待处理数据，得到第一融合数据；若相似度计算结果小于预先设置的第二相似度阈值，保留所述两条待处理数据；若相似度计算结果大于或等于第二相似度阈值而小于或等于第一相似度阈值，对所述两条待处理数据进行并运算，得到第一融合数据；从所述第一融合数据中，以两条第一融合数据为一组，计算该两条第一融合数据的相似度，执行所述基于相似度计算结果进行数据融合的步骤，直至相似度计算结果小于预先设置的第二相似度阈值，得到第二融合数据。
[0009]结合第一方面的第三种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，在所述得到第二融合数据之后，所述方法还包括：确定所述第二融合数据存在畸变，依据多项式校正算法，对分布不均匀的像元进行坐标变换，得到几何校正数据；基于所述第二融合数据的像素值，利用双向线性内插法，为几何校正数据进行像素值赋值。
[0010]结合第一方面、第一方面的第一种可能的实施方式或第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述对融合数据进行信源编码，包括：将融合数据分为多个数据子集，针对每一数据子集，进行小波分解，依据预先设置的系数判定公式，对小波分解得到的小波系数按照第一系数阈值进行重要性测试，得到大于或等于第一系数阈值的一级数据子集；从一级数据子集中，提取每个小波系数第n个位平面的比特数据至压缩数据中；针对每一一级数据子集，将该一级数据子集分裂为多个二级数据子集；针对每一二级数据子集，将该二级数据子集进行小波分解，对小波分解得到的小波系数按照第二系数阈值进行重要性测试，得到大于或等于第二系数阈值的三级数据子集，直至压缩数据达到预先设置的压缩率，其中，第二系数阈值小于第一系数阈值。
[0011]结合第一方面、第一方面的第一种可能的实施方式或第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，利用低密度奇偶校验编码器进行所述信道编码。
[0012]第二方面，本专利技术实施例提供了基于无人巡检的轨道交通运维数据传输装置，包括：采集模块，用于利用无人巡检设备进行巡检，采集轨道交通运维数据；校正模块，用于对采集的轨道交通运维数据进行畸变校正；
融合模块，用于对同一位置进行畸变校正的轨道交通运维数据，进行相似度计算，基于相似度计算结果进行数据融合，得到融合数据；编码模块，用于对融合数据进行信源编码，以及，对信源编码的融合数据进行信道编码，得到待传输数据；传输模块，用于对待传输数据进行正交频分复用调制，得到调制数据并传输。
[0013]第三方面，本专利技术实施例提供了计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述的基于无人巡检的轨道交通运维数据传输方法的步骤。
[0014]第四方面，本专利技术实施例提供了计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述的基于无人巡检的轨道交通运维数据传输方法的步骤。
[0015]本专利技术实施例提供的基于无人巡检的轨道交通运维数据传输方法及装置，包括：利用无人巡检设备进行巡检，采集轨道交通运维数据；对采集的轨道交通运维数据进行畸变校正；对同一位置进行畸变校正的轨道交通运维数据，进行相似度计算，基于相似度计算结果进行数据融合，得到融合数据；对融合数据进行信源编码，以及，对信源编码的融合数据进行信道编码，得到待传输数据；对待传输数据进行正交频分复用调制，得到调制数据并传输。这样，通过对采集的数据进行融合处理以及信源编码和信道编码，能够有效提升数据传输效率以及传输质量。
[0016]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人巡检的轨道交通运维数据传输方法，其特征在于，包括：利用无人巡检设备进行巡检，采集轨道交通运维数据；对采集的轨道交通运维数据进行畸变校正；对同一位置进行畸变校正的轨道交通运维数据，进行相似度计算，基于相似度计算结果进行数据融合，得到融合数据；对融合数据进行信源编码，以及，对信源编码的融合数据进行信道编码，得到待传输数据；对待传输数据进行正交频分复用调制，得到调制数据并传输。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述轨道交通运维数据包括图像，对采集的轨道交通运维数据进行畸变校正，包括：获取图像的像元的坐标，依据各像元的坐标，确定该图像的分布不均匀，依据预先设置的多项式校正算法，对分布不均匀的像元进行坐标变换，得到几何校正图像；基于所述图像的像素值，利用双向线性内插法，为几何校正图像进行像素值赋值，得到畸变校正图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对同一位置进行畸变校正的轨道交通运维数据，进行相似度计算，包括：依据预先设置的巡检路线，获取同一巡检点采集的进行畸变校正的各轨道交通运维数据，得到待处理数据；按照预先设置的特征提取策略，分别提取每一待处理数据中包含的特征；以两条待处理数据为一组，依据从该两条待处理数据提取的特征进行匹配，计算该两条数据的相似度。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于相似度计算结果进行数据融合，包括：若相似度计算结果大于预先设置的第一相似度阈值，随机提取一条待处理数据，得到第一融合数据；若相似度计算结果小于预先设置的第二相似度阈值，保留所述两条待处理数据；若相似度计算结果大于或等于第二相似度阈值而小于或等于第一相似度阈值，对所述两条待处理数据进行并运算，得到第一融合数据；从所述第一融合数据中，以两条第一融合数据为一组，计算该两条第一融合数据的相似度，执行所述基于相似度计算结果进行数据融合的步骤，直至相似度计算结果小于预先设置的第二相似度阈值，得到第二融合数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述得到第二融合数据之后，所述方法还包括：确定所述第二融合数据存在畸变，依据多项式校正算法，对...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘曈，董硕，陶冶，王锡磊，于鑫鹏，齐航，倪集忠，麻海涛，王乃旭，杨霄，
申请(专利权)人：北京城市轨道交通咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：