CN113125133A - 铁路桥涵限高防护架状态监测***及方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种铁路桥涵限高防护架状态监测***及方法，该方法采用应用于该***，提供采集防护架的姿态信息；环境信息及防护架附近的图像信息；搭建防护架三维模型，并根据接收到的姿态信息，利用搭建的防护架三维模型进行姿态仿真；当仿真超过阈值时从接收到的图像信息中提取车辆信息；根据防护架的仿真结果和车辆信息生成并下发报警信息。通过检测限高防护架左右支柱的冲击、姿态及环境信息，评估冲击对支柱、横梁姿态造成的影响及防护架所处环境，之后将冲击力大小、桥涵姿态信息进行仿真后，根据是否超过预设阈值进行报警，自动化程度高，采集的数据范围广，实现了对限高防护架的全面监测。
Description
技术领域
本发明涉及限高防护架监测技术领域，具体涉及一种铁路桥涵限高防护架状态监测***及方法。
背景技术
铁路沿线配置有很多保障行车安全和线路安全的固定设备设施，随着我国铁路运营里程逐年增加，铁路沿线的铁跨公路的桥涵防撞梁、沿线封闭铁路沿线护网的检修通道门、未进行平改立的平交道口等数量多、位置分散、周边环境复杂管理困难，一旦现场固定设备设施失去作用就会出现，如：汽车冲击铁路桥涵和路基、闲杂人员闯入铁路正线、货车冲击铁路道口等重大事故。
铁路桥涵防撞梁被撞损并造成铁路桥涵受损的情况时有发生，现阶段对于日常的防撞梁检测主要采用人工巡检的方式，遇到被撞事件往往找不到肇事车辆或花费很大的经历，而日常中小的剐蹭事件更是无知无感；对于铁路道口等存在相同的粗放式管理模式，通常都是安装视频监控***，只能是作为后期事件分析数据而日常的监管需要耗费专人或大量的人力对视频录像进行分析；分析效率低下，智能化较低无法自动上报受损信息。另一方面，对于撞击造成的受损情况评估不够准确，造成报警信号误判，基于此，需要提供一种铁路桥涵限高防护架状态监测***及方法。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例致力于提供一种铁路桥涵限高防护架状态监测***及方法，通过检测限高防护架左右支柱的冲击、姿态及环境信息，评估冲击对支柱、横梁姿态造成的影响及防护架所处环境，之后将冲击力大小、桥涵姿态信息进行仿真后，根据是否超过预设阈值进行报警，自动化程度高，采集的数据范围广，实现了对限高防护架的全面监测，便于相关部门进行统筹管理。
本发明实施例提供了一种铁路桥涵限高防护架状态监测***，包括：设置在防护架上的监测装置、云管理平台和移动终端；所述监测装置包括姿态采集模块、环境采集模块、图像采集模块及无线传输模块；所述姿态采集模块用于采集防护架的姿态信息；所述环境采集模块用于采集防护架所处的环境信息；图像采集模块用于采集被测防护架附近的图像信息；所述无线传输模块采用定时或被触发形式，传输防护架的姿态信息、环境信息和图像信息至云管理平台；所述云管理平台包括防护架仿真模块、图像处理模块和报警下发模块；所述防护架仿真模块用于搭建防护架三维模型，并根据接收到的姿态信息，利用搭建的防护架三维模型进行姿态仿真；所述图像处理模块用于当仿真超过阈值时从接收到的图像信息中提取车辆信息；所述报警下发模块用于根据防护架的仿真结果下发报警信息至移动终端。
本发明实施例提供的铁路桥涵限高防护架状态监测***，利用检测限高防护架左右支柱的冲击、姿态及环境信息，评估冲击对支柱、横梁姿态造成的影响及防护架所处环境，之后将冲击力大小、桥涵姿态信息进行仿真后，根据是否超过预设阈值进行报警，自动化程度高，采集的数据范围广，实现了对限高防护架的全面监测，便于相关部门进行统筹管理。
优选的，所述姿态信息包括振动信号、姿态信号、加速度信号。所述环境信息包括温湿度信息、团雾信息、路面积水/雪信息、空气颗粒物信息、能见度信息和雨雪信息。
在本实施例提供的铁路桥涵限高防护架状态监测***中，通过对铁路设施的振动情况、姿态情况和加速度以及环境信息等多方位进行监控，方便监控部门及时对铁路设施的环境及时了解，实施对铁路设施是否受冲击情况、姿态现状和是否受温度影响等做出判断，方便及时维护。
在上述任意一项实施例中，所述防护架三维模型进行仿真时，根据接收到的加速度信息和振动信号，对防护架三维模型进行受力仿真，所述加速度信息为三轴加速度传感器采集的三维加速度数据，根据三维加速度数据提取受力方向，利用振动信号提取振幅，通过提取的受力方向和振幅进行受力分析。
在上述任意一项实施例中，所述图像处理模块，从图像信息中提取车辆信息时，包括利用神经网络从拍摄的照片中提取车牌号和车身颜色。
在上述任意一项实施例中，还包括补光灯，所述补光灯用于突发事件发生时，辅助摄像机补光拍摄现场照片。
本申请实施例提供的铁路桥涵限高防护架状态监测***中，采用防护架三维模型，根据获取到的姿态信息对防护架三维模型进行受力模拟及受力分析，相比于现有的仅凭传感器监测的数据，能更直观的显示限高防护架的状态和损坏程度，比现有的单独依靠监测数据更准确。
本发明还提供一种铁路桥涵限高防护架状态监测方法，包括：采集防护架的姿态信息；环境信息及防护架附近的图像信息；搭建防护架三维模型，并根据接收到的姿态信息，利用搭建的防护架三维模型进行姿态仿真；当仿真超过阈值时从接收到的图像信息中提取车辆信息；根据防护架的仿真结果和车辆信息生成并下发报警信息。
优选的，所述姿态信息包括振动信号、姿态信号、加速度信号，所述环境信息包括温湿度信息、团雾信息、路面积水/雪信息、空气颗粒物信息、能见度信息和雨雪信息。
在上述任意一项实施例中，防护架三维模型进行仿真时，根据接收到的加速度信息和振动信号，对防护架三维模型进行受力仿真，所述加速度信息为三轴加速度传感器采集的三维加速度数据，根据三维加速度数据提取受力方向，利用振动信号提取振幅，通过提取的受力方向和振幅进行受力分析，判断分析结果是否超过预设阈值，当超过预设阈值时，下发报警信息。
在上述任意一项实施例中，从图像信息中提取车辆信息时，包括利用神经网络从拍摄的照片中提取车牌号和车身颜色。
本发明实施例提供的铁路桥涵限高防护架状态监测方法，利用检测限高防护架左右支柱的冲击、姿态及环境信息，评估冲击对支柱、横梁姿态造成的影响及防护架所处环境，之后将冲击力大小、桥涵姿态信息进行仿真后，根据是否超过预设阈值进行报警，自动化程度高，采集的数据范围广，实现了对限高防护架的全面监测，便于相关部门进行统筹管理
通过对铁路设施的振动情况、姿态情况和加速度以及环境信息等多方位进行监控，方便监控部门及时对铁路设施的环境及时了解，实施对铁路设施是否受冲击情况、姿态现状和是否受温度影响等做出判断，方便及时维护。
采用防护架三维模型，根据获取到的姿态信息对防护架三维模型进行受力模拟及受力分析，相比于现有的仅凭传感器监测的数据，能更直观的显示限高防护架的状态和损坏程度，比现有的单独依靠监测数据更准确。
可以有效的解决人工作业不到位的问题，数字量化指标也改变了现阶段完全依赖人工经验和主观判断的问题，同时***全天候实时在线监测可以有效的捕捉所有异常信息并留存图像和视频信息为纠正违法和违规事件提供的有效证明，采用5G传输施工成本低对环境影响小。
附图说明
图1所示为本申请一实施例提供的一种铁路桥涵限高防护架状态监测***的结构示意图；
图2所示为本申请一实施例提供的一种铁路桥涵限高防护架状态监测方法的流程图。
图3所示为本申请一实施例提供的铁路桥涵限高防护架状态监测***中云管理平台的三维仿真模型界面示意图。
图4所示为本申请一实施例提供的铁路桥涵限高防护架状态监测***中报警管理界面示意图。
图中：
1、监测装置；2、云管理平台；3、移动终端；101、姿态采集模块；102、环境采集模块；104、图像采集模块；103、无线传输模块；201、防护架仿真模块；202、图像处理模块；203、报警下发模块。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
此外，在示例性实施例中，因为相同的参考标记表示具有相同结构的相同部件或相同方法的相同步骤，如果示例性地描述了一实施例，则在其他示例性实施例中仅描述与已描述实施例不同的结构或方法。
在整个说明书及权利要求书中，当一个部件描述为“连接”到另一部件，该一个部件可以“直接连接”到另一部件，或者通过第三部件“电连接”到另一部件。此外，除非明确地进行相反的描述，术语“包括”及其相应术语应仅理解为包括所述部件，而不应该理解为排除任何其他部件。
如图1所示，本发明实施例提供了一种铁路桥涵限高防护架状态监测***，包括：设置在防护架上的监测装置1、云管理平台2和移动终端3；所述监测装置1包括姿态采集模块101、环境采集模块102、图像采集模块104及无线传输模块103；
所述姿态采集模块101用于采集防护架的姿态信息；优选的，所述姿态信息包括振动信号、姿态信号、加速度信号。
所述环境采集模块102用于采集防护架所处的环境信息；所述环境信息包括温湿度信息、团雾信息、路面积水/雪信息、空气颗粒物信息、能见度信息和雨雪信息。
在本实施例提供的铁路桥涵限高防护架状态监测***中，通过对铁路设施的振动情况、姿态情况和加速度以及环境信息等多方位进行监控，方便监控部门及时对铁路设施的环境及时了解，实施对铁路设施是否受冲击情况、姿态现状和是否受温度影响等做出判断，方便及时维护。
图像采集模块104用于采集被测防护架附近的图像信息；还包括补光灯，所述补光灯用于突发事件发生时，辅助摄像机补光拍摄现场照片。
所述无线传输模块103采用定时或被触发形式，传输防护架的姿态信息、环境信息和图像信息至云管理平台2；
所述云管理平台2包括防护架仿真模块201、图像处理模块202和报警下发模块203；
如图3所示，所述防护架仿真模块201用于搭建防护架三维模型，并根据接收到的姿态信息，利用搭建的防护架三维模型进行姿态仿真；所述防护架三维模型进行仿真时，根据接收到的加速度信息和振动信号，对防护架三维模型进行受力仿真，所述加速度信息为三轴加速度传感器采集的三维加速度数据，根据三维加速度数据提取受力方向，利用振动信号提取振幅，通过提取的受力方向和振幅进行受力分析。
所述图像处理模块202用于当仿真超过阈值时从接收到的图像信息中提取车辆信息；所述图像处理模块202，从图像信息中提取车辆信息时，包括利用神经网络从拍摄的照片中提取车牌号和车身颜色。在提取车身颜色时包括从图像信息中提取车辆边缘，根据车辆边缘内的像素颜色占比确定车身颜色。
如图4所示，所述报警下发模块203用于根据防护架的仿真结果下发报警信息至移动终端3。还包括形成报警信息台账，统计报警次数、报警类型以及报警等级等。报警类型包括撞击报警、环境报警，所述环境报警根据环境监测数据形成，例如，积水报警，道路覆冰报警等。
本发明实施例提供的铁路桥涵限高防护架状态监测***，利用检测限高防护架左右支柱的冲击、姿态及环境信息，评估冲击对支柱、横梁姿态造成的影响及防护架所处环境，之后将冲击力大小、桥涵姿态信息进行仿真后，根据是否超过预设阈值进行报警，自动化程度高，采集的数据范围广，实现了对限高防护架的全面监测，便于相关部门进行统筹管理。
本申请实施例提供的铁路桥涵限高防护架状态监测***中，采用防护架三维模型，根据获取到的姿态信息对防护架三维模型进行受力模拟及受力分析，相比于现有的仅凭传感器监测的数据，能更直观的显示限高防护架的状态和损坏程度，比现有的单独依靠监测数据更准确。
如图2所示，本发明还提供一种铁路桥涵限高防护架状态监测方法，包括：
S1、采集防护架的姿态信息；环境信息及防护架附近的图像信息；优选的，所述姿态信息包括振动信号、姿态信号、加速度信号，所述环境信息包括温湿度信息、团雾信息、路面积水/雪信息、空气颗粒物信息、能见度信息和雨雪信息。
S2、搭建防护架三维模型，并根据接收到的姿态信息，利用搭建的防护架三维模型进行姿态仿真；防护架三维模型进行仿真时，根据接收到的加速度信息和振动信号，对防护架三维模型进行受力仿真，所述加速度信息为三轴加速度传感器采集的三维加速度数据，根据三维加速度数据提取受力方向，利用振动信号提取振幅，通过提取的受力方向和振幅进行受力分析，判断分析结果是否超过预设阈值，当超过预设阈值时，下发报警信息。
S3、当仿真超过阈值时从接收到的图像信息中提取车辆信息；从图像信息中提取车辆信息时，包括利用神经网络从拍摄的照片中提取车牌号和车身颜色。
S4、根据防护架的仿真结果和车辆信息生成并下发报警信息。
本发明实施例提供的铁路桥涵限高防护架状态监测方法，利用检测限高防护架左右支柱的冲击、姿态及环境信息，评估冲击对支柱、横梁姿态造成的影响及防护架所处环境，之后将冲击力大小、桥涵姿态信息进行仿真后，根据是否超过预设阈值进行报警，自动化程度高，采集的数据范围广，实现了对限高防护架的全面监测，便于相关部门进行统筹管理
通过对铁路设施的振动情况、姿态情况和加速度以及环境信息等多方位进行监控，方便监控部门及时对铁路设施的环境及时了解，实施对铁路设施是否受冲击情况、姿态现状和是否受温度影响等做出判断，方便及时维护。
采用防护架三维模型，根据获取到的姿态信息对防护架三维模型进行受力模拟及受力分析，相比于现有的仅凭传感器监测的数据，能更直观的显示限高防护架的状态和损坏程度，比现有的单独依靠监测数据更准确。
除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的方法中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的方法中的步骤。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。
本申请中涉及的器件、装置、设备、***的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、***。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。
Claims (10)
1.一种铁路桥涵限高防护架状态监测***，其特征在于，包括：设置在防护架上的监测装置、云管理平台和移动终端；
所述监测装置包括姿态采集模块、环境采集模块、图像采集模块及无线传输模块；
所述姿态采集模块用于采集防护架的姿态信息；
所述环境采集模块用于采集防护架所处的环境信息；
图像采集模块用于采集被测防护架附近的图像信息；
所述无线传输模块采用定时或被触发形式，传输防护架的姿态信息、环境信息和图像信息至云管理平台；
所述云管理平台包括防护架仿真模块、图像处理模块和报警下发模块；
所述防护架仿真模块用于搭建防护架三维模型，并根据接收到的姿态信息，利用搭建的防护架三维模型进行姿态仿真；
所述图像处理模块用于当仿真超过阈值时从接收到的图像信息中提取车辆信息；
所述报警下发模块用于根据防护架的仿真结果下发报警信息至移动终端。
2.根据权利要求1所述的铁路桥涵限高防护架状态监测***，其特征在于，所述姿态信息包括振动信号、姿态信号、加速度信号。
3.根据权利要求1所述的铁路桥涵限高防护架状态监测***，其特征在于，所述环境信息包括温湿度信息、团雾信息、路面积水/雪信息、空气颗粒物信息、能见度信息和雨雪信息。
4.根据权利要求2所述的铁路桥涵限高防护架状态监测***，其特征在于，所述防护架三维模型进行仿真时，根据接收到的加速度信息和振动信号，对防护架三维模型进行受力仿真，所述加速度信息为三轴加速度传感器采集的三维加速度数据，根据三维加速度数据提取受力方向，利用振动信号提取振幅，通过提取的受力方向和振幅进行受力分析。
5.根据权利要求1所述的铁路桥涵限高防护架状态监测***，其特征在于，所述图像处理模块，从图像信息中提取车辆信息时，包括利用神经网络从拍摄的照片中提取车牌号和车身颜色。
6.根据权利要求1所述的铁路桥涵限高防护架状态监测***，其特征在于，还包括补光灯，所述补光灯用于突发事件发生时，辅助摄像机补光拍摄现场照片。
7.根据权利要求1所述的铁路桥涵限高防护架状态监测方法，其特征在于，应用于上述权利要求1至5中任意一项所述的监测***中，包括：
采集防护架的姿态信息；环境信息及防护架附近的图像信息；
搭建防护架三维模型，并根据接收到的姿态信息，利用搭建的防护架三维模型进行姿态仿真；
当仿真超过阈值时从接收到的图像信息中提取车辆信息；
根据防护架的仿真结果和车辆信息生成并下发报警信息。
8.根据权利要求7所述的铁路桥涵限高防护架状态监测方法，其特征在于，
所述姿态信息包括振动信号、姿态信号、加速度信号，所述环境信息包括温湿度信息、团雾信息、路面积水/雪信息、空气颗粒物信息、能见度信息和雨雪信息。
9.根据权利要求7所述的铁路桥涵限高防护架状态监测方法，其特征在于，
防护架三维模型进行仿真时，根据接收到的加速度信息和振动信号，对防护架三维模型进行受力仿真，所述加速度信息为三轴加速度传感器采集的三维加速度数据，根据三维加速度数据提取受力方向，利用振动信号提取振幅，通过提取的受力方向和振幅进行受力分析，判断分析结果是否超过预设阈值，当超过预设阈值时，下发报警信息。
10.根据权利要求7所述的铁路桥涵限高防护架状态监测方法，其特征在于，从图像信息中提取车辆信息时，包括利用神经网络从拍摄的照片中提取车牌号和车身颜色。
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