一种智慧梁场的生产管控方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及梁场生产管控技术领域，具体公开了一种智慧梁场的生产管控方法及系统，所述方法包括基于预设的传感器实时采集各时刻梁场的物体信息，确定物体分布表；根据物体分布表建立生产模型；所述生产模型为基于梁场地图的图像集；所述图像集以时间信息为顺序；对生产模型进行分析，确定聚集区及其聚集特征；基于所述聚集特征获取近景数据，基于所述近景数据生成管理指引。本发明专利技术通过预设的传感器实时的确定梁场中各时刻的物体分布情况，所述物体包括设备和工作人员；根据物体分布情况和梁场地图可以建立生产模型，对生产模型进行聚类分析，确定聚集区及其聚集特征，从而确定异常区域，由异常区域生成管控指引，智能化程度极高。智能化程度极高。智能化程度极高。

【技术实现步骤摘要】
一种智慧梁场的生产管控方法及系统


[0001]本专利技术涉及梁场生产管控
，具体是一种智慧梁场的生产管控方法及系统。

技术介绍

[0002]铁路梁场是铁路建设中的一个重要设施，主要用于制造、维护和加固铁路桥梁和隧道等工程结构。梁场设在铁路线路附近，便于运输材料和设备，也方便施工人员进行工作。
[0003]在铁路梁场生产活动中，需要对梁场内的生产过程进行定期巡检，现有的巡检方式大都是间隔式的人工巡检方式，巡检过程频率不高；如果借助摄像头，那么巡检人员需要实时的对监控视频进行识别，工作量大且非常枯燥。
[0004]随着物联网设备和网络传输技术的发展，梁场的生产活动逐渐智能化，称为智慧梁场，如何提供一种智能化的生产管控方法是构建智慧梁场的重要组成部分。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种智慧梁场的生产管控方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种智慧梁场的生产管控方法，所述方法包括：基于预设的传感器实时采集各时刻梁场的物体信息，确定物体分布表；所述传感器包括力学传感器、运动学传感器和视觉传感器；根据物体分布表建立生产模型；所述生产模型为基于梁场地图的图像集；所述图像集以时间信息为顺序；对生产模型进行分析，确定聚集区及其聚集特征；基于所述聚集特征获取近景数据，基于所述近景数据生成管理指引。
[0007]作为本专利技术进一步的方案：所述基于预设的传感器实时采集各时刻梁场的物体信息，确定物体分布表的步骤包括：基于预设的力学传感器实时采集震动信息，根据所述震动信息在预设的地图中标记活动区；基于预设的运动学传感器获取活动区的运动参数；所述运动参数包括运动速度和运动加速度；将所述运动参数输入训练好的预测模型，得到各物体的预测信息；所述预测信息用于表征物体的身份信息及其位置；接收预设的视觉传感器获取的视觉信息，根据所述视觉信息对所述预测信息进行验证；当预测信息通过验证时，统计预测信息，并根据所述预测信息生成物体分布表；
其中，所述物体分布表包括身份信息项和位置项。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：所述接收预设的视觉传感器获取的视觉信息，根据所述视觉信息对所述预测信息进行验证的步骤包括：基于预设的视觉传感器获取不同波段的梁场图像；根据所述预测信息确定卷积特征；所述卷积特征为表征不同物体的特征的图像单元；基于所述卷积特征遍历所述梁场图像，根据遍历结果验证所述预测信息。
[0009]作为本专利技术进一步的方案：所述根据物体分布表建立生产模型的步骤包括：获取梁场地图，基于梁场地图接收用户输入的含有区域状态的区域标记信息；根据所述区域标记信息确定模型底图；读取各时刻的物体分布表中的身份信息及其位置，将所述身份信息输入预设的映射模型，得到映射物体；根据所述位置将所述映射物体插入模型底图，得到生产模型。
[0010]作为本专利技术进一步的方案：所述对生产模型进行分析，确定聚集区及其聚集特征的步骤包括：读取生产模型，根据预设的点位提取规则确定映射物体对应的点位；基于预设的聚类算法对生产模型中的所有点位进行聚类，选取符合预设的聚类条件的目标点簇；根据所述点位提取规则的逆规则确定所述目标点簇对应的映射物体集，并确定聚集区；读取聚集区中的映射物体对应的运动参数，根据运动参数对映射物体进行赋值，得到聚集特征。
[0011]作为本专利技术进一步的方案：所述基于所述聚集特征获取近景数据，基于所述近景数据生成管理指引的步骤包括：将所述聚集特征输入训练好的识别模型，确定异常值；当异常值达到预设的异常阈值时，生成指向聚集区的近景采集指令；将近景采集指令向预设的无人机端发送，获取近景数据；基于所述近景数据生成管理指引。
[0012]本专利技术技术方案还提供了一种智慧梁场的生产管控系统，所述系统包括：物体分布判定模块，用于基于预设的传感器实时采集各时刻梁场的物体信息，确定物体分布表；所述传感器包括力学传感器、运动学传感器和视觉传感器；生产模型建立模块，用于根据物体分布表建立生产模型；所述生产模型为基于梁场地图的图像集；所述图像集以时间信息为顺序；聚集特征确定模块，用于对生产模型进行分析，确定聚集区及其聚集特征；近景识别分析模块，用于基于所述聚集特征获取近景数据，基于所述近景数据生成管理指引。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：所述物体分布判定模块包括：活动区标记单元，用于基于预设的力学传感器实时采集震动信息，根据所述震动信息在预设的地图中标记活动区；
运动参数获取单元，用于基于预设的运动学传感器获取活动区的运动参数；所述运动参数包括运动速度和运动加速度；运动预测单元，用于将所述运动参数输入训练好的预测模型，得到各物体的预测信息；所述预测信息用于表征物体的身份信息及其位置；信息验证单元，用于接收预设的视觉传感器获取的视觉信息，根据所述视觉信息对所述预测信息进行验证；数据统计单元，用于当预测信息通过验证时，统计预测信息，并根据所述预测信息生成物体分布表；其中，所述物体分布表包括身份信息项和位置项。
[0014]作为本专利技术进一步的方案：所述生产模型建立模块包括：信息接收单元，用于获取梁场地图，基于梁场地图接收用户输入的含有区域状态的区域标记信息；底图确定单元，用于根据所述区域标记信息确定模型底图；映射物体生成单元，用于读取各时刻的物体分布表中的身份信息及其位置，将所述身份信息输入预设的映射模型，得到映射物体；数据插入单元，用于根据所述位置将所述映射物体插入模型底图，得到生产模型。
[0015]作为本专利技术进一步的方案：所述聚集特征确定模块包括：点位提取单元，用于读取生产模型，根据预设的点位提取规则确定映射物体对应的点位；点位聚类单元，用于基于预设的聚类算法对生产模型中的所有点位进行聚类，选取符合预设的聚类条件的目标点簇；聚集区确定单元，用于根据所述点位提取规则的逆规则确定所述目标点簇对应的映射物体集，并确定聚集区；向量插入单元，用于读取聚集区中的映射物体对应的运动参数，根据运动参数对映射物体进行赋值，得到聚集特征。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过预设的传感器实时的确定梁场中各时刻的物体分布情况，所述物体包括设备和工作人员；根据物体分布情况和梁场地图可以建立生产模型，对生产模型进行聚类分析，确定聚集区及其聚集特征，从而确定异常区域，由异常区域生成管控指引，智能化程度极高；有效地提高了梁场的安全程度，为铁路建设夯实基础，无论在生产或者维护过程中，都能够极大地提高及时性，效率极高。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例。
[0018]图1为智慧梁场的生产管控方法的流程框图。
[0019]图2为智慧梁场的生产管控方法的第一子流程框图。
[0020]图3为智慧梁场的生产管控方法的第二子流程框图。
[0021]图4为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智慧梁场的生产管控方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设的传感器实时采集各时刻梁场的物体信息，确定物体分布表；所述传感器包括力学传感器、运动学传感器和视觉传感器；根据物体分布表建立生产模型；所述生产模型为基于梁场地图的图像集；所述图像集以时间信息为顺序；对生产模型进行分析，确定聚集区及其聚集特征；基于所述聚集特征获取近景数据，基于所述近景数据生成管理指引；所述基于预设的传感器实时采集各时刻梁场的物体信息，确定物体分布表的步骤包括：基于预设的力学传感器实时采集震动信息，根据所述震动信息在预设的地图中标记活动区；基于预设的运动学传感器获取活动区的运动参数；所述运动参数包括运动速度和运动加速度；将所述运动参数输入训练好的预测模型，得到各物体的预测信息；所述预测信息用于表征物体的身份信息及其位置；所述预测模型是运动参数至预测信息的映射；接收预设的视觉传感器获取的视觉信息，根据所述视觉信息对所述预测信息进行验证；当预测信息通过验证时，统计预测信息，并根据所述预测信息生成物体分布表；其中，所述物体分布表包括身份信息项和位置项。2.根据权利要求1所述的智慧梁场的生产管控方法，其特征在于，所述接收预设的视觉传感器获取的视觉信息，根据所述视觉信息对所述预测信息进行验证的步骤包括：基于预设的视觉传感器获取不同波段的梁场图像；根据所述预测信息确定卷积特征；所述卷积特征为表征不同物体的特征的图像单元；基于所述卷积特征遍历所述梁场图像，根据遍历结果验证所述预测信息。3.根据权利要求1所述的智慧梁场的生产管控方法，其特征在于，所述根据物体分布表建立生产模型的步骤包括：获取梁场地图，基于梁场地图接收用户输入的含有区域状态的区域标记信息；根据所述区域标记信息确定模型底图；读取各时刻的物体分布表中的身份信息及其位置，将所述身份信息输入预设的映射模型，得到映射物体；根据所述位置将所述映射物体插入模型底图，得到生产模型。4.根据权利要求1所述的智慧梁场的生产管控方法，其特征在于，所述对生产模型进行分析，确定聚集区及其聚集特征的步骤包括：读取生产模型，根据预设的点位提取规则确定映射物体对应的点位；基于预设的聚类算法对生产模型中的所有点位进行聚类，选取符合预设的聚类条件的目标点簇；根据所述点位提取规则的逆规则确定所述目标点簇对应的映射物体集，并确定聚集区；读取聚集区中的映射物体对应的运动参数，根据运动参数对映射物体进行赋值，得到
聚集特征。5.根据权利要求1所述的智慧梁场的生产管控方法，其特征在于，所述基于所述聚集特征获取近景数据，基于所述近景数据生成管理指...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨金明，杨志广，孙秀民，丁伟，赵付昌，宋宪伟，王海龙，张磊，王福杰，
申请(专利权)人：中铁十九局集团有限公司，
类型：发明
国别省市：