基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统，其中系统包括：轨旁环境感知单元、边缘计算节点、线路中心AI处理服务器；轨旁环境感知单元实时采集轨道交通沿线的多模态数据；边缘计算节点接收轨旁环境感知单元传输的多模态数据，并对多模态数据执行数据预处理、时空对齐及智能传输控制操作，得到输入数据，并将输入数据传输给线路中心AI处理服务器；线路中心AI处理服务器基于输入数据和训练好的AI模型，得到轨道交通环境异常监测结果；其中，AI模型是基于带有异常结果标签的轨道交通沿线的样本多模态数据集训练得到的。从而提升轨道交通环境监测的实时性、准确性和可靠性，可以更好地应对环境变化和突发情况。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及轨道交通安全监测，尤其涉及一种基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统。

技术介绍

1、当前，轨道交通的安全监测主要依赖人工巡检或传统的单一传感器技术，这些方法存在覆盖范围有限、实时性差、人工成本高等问题。随着轨道交通规模的不断扩大，传统监测手段已无法满足高效、精确的环境感知需求。因此，亟需一种集成多种感知技术并能够实时处理大量数据的新型监测系统。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统，用以解决现有技术中轨道交通的安全监测覆盖范围有限、实时性差、人工成本高的缺陷，实现轨道交通环境监测的实时性、准确性和可靠性的提升，从而更好地应对环境变化和突发情况。

2、本专利技术提供一种基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统，包括：

3、轨旁环境感知单元、边缘计算节点、线路中心人工智能ai处理服务器；

4、所述轨旁环境感知单元用于实时采集轨道交通沿线的多模态数据；所述多模态数据包括视频流数据和气象数据；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统，其特征在于，所述线路中心AI处理服务器还用于基于时空融合训练框架对所述AI模型进行训练；

3.根据权利要求1所述的基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统，其特征在于，所述边缘计算节点包括数据预处理模块、时空对齐模块以及智能传输控制模块；

4.根据权利要求3所述的基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统，其特征在于，所述动态码率分级策略包括：

5.根据权利要求1至4任...

【技术特征摘要】

1.一种基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统，其特征在于，所述线路中心ai处理服务器还用于基于时空融合训练框架对所述ai模型进行训练；

3.根据权利要求1所述的基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统，其特征在于，所述边缘计算节点包括数据预处理模块、时空对齐模块以及智能传输控制模块；

4.根据权利要求3所述的基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统，其特征在于，所述动态码率分级策略包括：

5.根据权利要求1至4任一所述的基于多模态感知与边缘协同的轨道交通环境智能监测系统，其特征在于，所述线路中心ai处理服务器为分布式架构，并基于kubernetes构建的容器化计算集群得到。

6.一种基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋子才，王劭鹏，李伟明，张超，闻一龙，张蕾，韩康，王聚昌，高晶，韩俊，张晋，姚卫华，
申请(专利权)人：交控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：