机务检修整备影像分析系统设计与实现

• 作 者: 燕大强
• 出 处: 兰州交通大学
• 发表日期: 2019年01期
• 关键词: 机务检修 影像分析 图像识别 深度学习 物联网

随着铁路信息化建设的深入推进和机务装备现代化、智能化的迅猛发展,特别是物联网技术、移动终端技术、图像处理技术的广泛应用,对铁路机务管理工作提出了新的更高的要求。铁路机务部门作为铁路运输大联动机的驱动器,肩负着为保障铁路运输畅通提供牵引动力的神圣使命,守卫着铁路运输安全的最后一道防线。机务检修整备工作是保障机车质量良好、牵引动力供应充足的基础。本文在机车检修整备工作管理中引入物联网、图像识别、移动终端等技术的应用,有效加强了对作业过程中职工作业行为、设备运行状态的监测监控,进一步丰富了保障机务运用安全、设备质量稳定可靠的手段,持续提升了机务装备物防、技防能力。根据机务检修整备作业智能化、管理专业化的发展要求,论文深入分析了当前机车检修整备作业中存在的问题。对图像识别、物联网技术、TensorFlow平台和移动终端应用等相关知识进行了深度学习,借助WLAN、5G、WiFi等先进的通信技术,将图像识别嵌入到机车检修整备作业流程。采用先进的信息集成技术和软件编程手段,对机车检修整备现有信息化资源进行了整合,围绕机车质量管理、作业安全卡控、工作进度管理、作业试验数据采集、作业过程分析等重点,对机车检修整备影像分析的信息处理流程、系统目标、功能性需求和性能需求进行分析;对系统的总体功能机构、总体框架等进行了详细设计,构建了基于图像识别的深度学习框架、图像识别训练方法,持续加强“过程”管理,有效消除既有检修整备作业模式中存在的薄弱环节。最后,系统通过对机车检修整备海量影像数据的统计分析,为加强机车检修整备质量管理、改进作业方式、优化作业流程等决策提供有效的信息支持,有效提高了机车检修整备作业质量与效率。