基于AI技术的港区火车车帮智能清洁作业方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于AI技术的港区火车车帮智能清洁作业方法及系统，该方法包括：S1、获取场景环境参数、积料参数及车帮参数；S2、提取环境风险系数、积料风险系数和清洁难度系数；S3、搭建综合清洁模型并计算综合清洁指数；S4、设置清洁阈值评价综合清洁指数，确定清洁模式和清洁参数；S5、采集清理前后车帮表面数据，根据神经网络学习技术，调整综合清洁模型的权重分配，直至最小清理误差；该方法通过系统实时采集环境参数、车帮表面参数以及积料参数等多维参数值，提取环境风险系数、积料风险系数及清洁难度系数，实现精准量化评估，提升清洁作业的针对性与准确性，并基于AI学习技术自适应更新综合清洁模型，提高系统适应性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能清洁，具体是指一种基于ai技术的港区火车车帮智能清洁作业方法及系统。

技术介绍

1、随着全球贸易的快速发展，港口物流吞吐量持续增长，火车装车楼作为散货转运的核心设施，其清洁效率直接影响装卸作业安全和运输设备使用寿命。传统清洁方式依赖人工，难以应对复杂多变的积料特性，如粘附力、粒度差异及动态环境因素，如温湿度、粉尘浓度，导致清洁效果不稳定、资源浪费等问题。

2、目前，智能清洁的相关技术主要集中在单一传感器监测或固定程序控制的自动清洁。例如，通过激光雷达传感器或视觉传感器识别积料或污垢，部分系统结合预设程序驱动清洁设备进行清洁；还有部分系统利用历史数据存储与简单模型分析，优化清洁参数；因此，现有技术的智能清洁在火车车帮清洁设备上的应用仍存在显著局限，如其清洁环境的感知维度单一，对多模态数据的综合评价能力不足，难以全面评估积料的风险、环境干扰和清洁难度，清洁决策依赖经验阈值，无法精准量化环境与积料的综合影响；清洁模型简单且静态化，无法根据实时工况动态调整参数，面对复杂工况时易出现过度清洁或清洁不足；路径规划算法未结合积料风险分布，不本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI技术的港区火车车帮智能清洁作业方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于AI技术的港区火车车帮智能清洁作业方法，其特征在于：所述环境风险模型输出所述环境风险系数，综合所述温度、所述湿度和所述粉尘浓度的影响：

3.根据权利要求2所述的基于AI技术的港区火车车帮智能清洁作业方法，其特征在于：所述积料风险模型输出所述积料风险系数，综合车帮变形、积料在车帮表面产生的压力以及积料与车帮之间粘附性的影响：

4.根据权利要求3所述的基于AI技术的港区火车车帮智能清洁作业方法，其特征在于：所述清洁难度模型输出所述清洁难度系数，综合环...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai技术的港区火车车帮智能清洁作业方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于ai技术的港区火车车帮智能清洁作业方法，其特征在于：所述环境风险模型输出所述环境风险系数，综合所述温度、所述湿度和所述粉尘浓度的影响：

3.根据权利要求2所述的基于ai技术的港区火车车帮智能清洁作业方法，其特征在于：所述积料风险模型输出所述积料风险系数，综合车帮变形、积料在车帮表面产生的压力以及积料与车帮之间粘附性的影响：

4.根据权利要求3所述的基于ai技术的港区火车车帮智能清洁作业方法，其特征在于：所述清洁难度模型输出所述清洁难度系数，综合环境影响、积料影响和车帮表面粗糙度对清理作业的影响：

5.根据权利要求4所述的基于ai技术的港区火车车帮智能清洁作业方法，其特征在于：所述综合清洁模型输出所述综合清洁指数：

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚小红，戴财生，陆乔智，岳金灿，杨洪祥，梁孝诚，廖二全，宋英麟，
申请(专利权)人：中交第一航务工程勘察设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：