一种轨道机车脱轨检测方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种轨道机车脱轨检测方法及装置，该方法包括：预先构建机车脱轨识别模型；获取轨道机车的车轮与轨道之间的待测图片；通过机车脱轨识别模型对待测图片进行机车脱轨检测，得到机车在轨状态；根据机车在轨状态判断轨道机车是否脱轨；并在轨道机车脱轨时，输出机车脱轨报警信息。可见，该方法及装置能够及时检测到机车脱轨，节约造价，降低系统复杂度，具有更广的适应性。具有更广的适应性。具有更广的适应性。

【技术实现步骤摘要】
一种轨道机车脱轨检测方法及装置


[0001]本申请涉及数据处理
，具体而言，涉及一种轨道机车脱轨检测方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，轨道机车在常年累月的运行中，由于枕木沉降、车速过快、列车自身故障等因素发生脱轨事故。尤其在轨道机车自动驾驶领域，当轨道机车的自动驾驶系统无法识别到机车脱轨，不能及时采取安全措施，具有动力的机车将进一步扩大事故，造成更严重的安全隐患。现有技术中，需要每个轮副上的发射器来进行脱轨检测，至少一个轮对上具有至少一个接收器，工程安装量太大，系统复杂度高。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的在于提供一种轨道机车脱轨检测方法及装置，能够及时检测到机车脱轨，节约造价，降低系统复杂度，具有更广的适应性。
[0004]本申请实施例第一方面提供了一种轨道机车脱轨检测方法，包括：
[0005]预先构建机车脱轨识别模型；
[0006]获取轨道机车的车轮与轨道之间的待测图片；
[0007]通过所述机车脱轨识别模型对所述待测图片进行机车脱轨检测，得到机车在轨状态；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨道机车脱轨检测方法，其特征在于，包括：预先构建机车脱轨识别模型；获取轨道机车的车轮与轨道之间的待测图片；通过所述机车脱轨识别模型对所述待测图片进行机车脱轨检测，得到机车在轨状态；根据所述机车在轨状态判断所述轨道机车是否脱轨；如果是，则输出机车脱轨报警信息。2.根据权利要求1所述的轨道机车脱轨检测方法，其特征在于，所述预先构建机车脱轨识别模型，包括：获取列车轮对与轨道的样本图片；其中，该图片包括脱轨图片和未脱轨图片；对所述样本图片进行标定，得到标定样本图片；通过所述标定样本图片对原始神经网络模型进行训练，得到机车脱轨识别模型。3.根据权利要求2所述的轨道机车脱轨检测方法，其特征在于，所述通过所述标定样本图片对原始神经网络模型进行训练，得到机车脱轨识别模型，包括：采用卷积神经网络构建原始神经网络模型；使用预先配置的深度学习库和所述标定样本图片对所述原始神经网络模型进行训练，得到训练好的模型参数；根据所述模型参数和所述原始神经网络模型生成机车脱轨识别模型。4.根据权利要求1所述的轨道机车脱轨检测方法，其特征在于，所述获取轨道机车的车轮与轨道之间的待测图片，包括：使用高清广角摄像头采集轨道机车的轮对与轨道贴合的待测图片；其中，所述高清广角摄像头安装于所述轨道机车每一节车厢的头部位置。5.根据权利要求1所述的轨道机车脱轨检测方法，其特征在于，所述根据所述机车在轨状态判断所述轨道机车是否脱轨，包括：根据所述机车在轨状态确定所述轨道机车的持续脱轨时间；判断所述持续脱轨时间是否大于预设时间阈值；如果是，则确定所述轨道机车脱轨，并执行所述的输出机车脱轨报警信息。6.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志勇，夏云龙，袁超，陈凌云，
申请(专利权)人：重庆赛迪奇智人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：