【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及铁路安全，具体为基于边缘计算的铁路隐患路段预警系统及方法。
技术介绍
1、随着列车运行速度和密度的不断提升，对铁路沿线安全隐患的及时发现与准确处理变得至关重要；目前，铁路安全监测技术虽有一定发展，但仍存在诸多不足，难以满足日益增长的安全需求：
2、一方面：不同类型监测数据（如铁路段图像、环境数据、列车运行数据）相互独立，缺乏有效的融合分析机制，难以全面、准确地识别铁路隐患类型并确定风险等级；现有隐患分析方法依赖单一数据阈值判断，对轨距变化、路基沉降等隐患的趋势分析能力薄弱；传统系统仅通过固定阈值判断是否报警，无法通过历史数据与实时数据的综合分析，预测隐患发展趋势，导致隐患处置滞后，难以满足铁路高效运维的需求；
3、另一方面：对于铁路沿线环境数据的分析不够全面深入；例如，在农田、城市附近区域，铁路周边飘浮物数量会大幅增长，这些飘浮物在强风作用下极易被吹起侵入铁路安全限界，覆盖接触网，进而导致供电设备短路跳闸，严重威胁铁路运行安全；传统系统在分析时，未能充分挖掘数据间的潜在关联，更无法建立相应的风险评估...
【技术保护点】
1.基于边缘计算的铁路隐患路段预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的铁路隐患路段预警方法，其特征在于，所述预先构建的预警识别模型，包括：
3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的铁路隐患路段预警方法，其特征在于，所述铁路段图像包括轨道结构图像、路基状态图像以及周边环境图像，处理铁路段图像的第一分析单元，且第一分析单元内置有深度卷积神经网络架构，包括：
4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的铁路隐患路段预警方法，其特征在于，所述铁路段环境数据包括风速、山体起伏高度以及气压，则在接收到提示信号的条件下...
【技术特征摘要】
1.基于边缘计算的铁路隐患路段预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的铁路隐患路段预警方法，其特征在于，所述预先构建的预警识别模型，包括：
3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的铁路隐患路段预警方法，其特征在于，所述铁路段图像包括轨道结构图像、路基状态图像以及周边环境图像，处理铁路段图像的第一分析单元，且第一分析单元内置有深度卷积神经网络架构，包括：
4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的铁路隐患路段预警方法，其特征在于，所述铁路段环境数据包括风速、山体起伏高度以及气压，则在接收到提示信号的条件下，触发第二分析单元，包括：
5.根据权利要求4所述的基于边缘计算的铁路隐患路段预警方法，其特征在于，所述搭...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱艺雨，吴翔，黄友善，林时韩，
申请(专利权)人：浙江启程电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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