列车检修方法、系统、数据管理服务器和存储介质与流程

1.本技术涉及动车组检测技术，具体地，涉及一种列车检修方法、系统、数据管理服务器和存储介质。


背景技术：

2.随着近些年中国经济的腾飞，高速铁路事业实现了迅猛发展，多条高铁线路逐步开通，开行的动车组数量逐年增加，相应的动车所承担的检修作业任务越来越重，作业压力也越来越大。
3.目前，在对动车组进行检修时，首先通过前端设备(例如入库检修系统)采集列车的图像数据，并将采集到的图像数据的原始数据通过有线传输的方式回传至数据分析中心(后端算法服务器)进行故障分析，最终将故障分析结果推送到展示终端(网页端或者app端)进行结果呈现。
4.由于用于列车检修的相机输出的单张图片画面分辨率较高，导致一张图片的大小可以达到几十mb甚至上百mb)，且每辆列车拍摄的照片较多，因此每辆列车的图像数据的大小可以达到几十gb甚至上百gb，若直接传输原始图像数据对于网络传输的带宽要求较高，另外，数据汇集到数据分析中心后，数据分析中心的服务器需要对海量的图像数据进行处理，无法保证实时计算，导致需要运算的数据积压，造成检修效率较低。


技术实现要素：

5.本技术实施例中提供了一种列车检修方法、系统、数据管理服务器和存储介质，用于解决现有技术无法保证实时计算、检修效率较低的问题。
6.根据本技术实施例的第一个方面，提供了一种列车检修方法，应用于列车检修系统中的数据管理服务器，所述列车检修系统还包括多个传感器和多个计算单元，每个所述计算单元与一个所述传感器连接，所述方法包括：
7.接收多个所述计算单元发送的结构化数据，其中，所述结构化数据由多个所述计算单元对各自连接的所述传感器采集到的原始图像数据进行图像处理获得；
8.对所述结构化数据进行故障分析，获得检修结果。
9.在一种可选的实施方式中，多个所述传感器包括入库检修传感器、精扫传感器和快扫传感器，所述对所述结构化数据进行运算，获得检修结果，包括：
10.对所述入库检修传感器对应的结构化数据进行故障分析，获得入库检修传感器的第一故障检测结果；
11.对所述快扫传感器对应的结构化数据进行故障分析，获得快扫传感器的第二故障检测结果；
12.对所述精扫传感器对应的结构化数据进行故障分析，获得精扫传感器的第三故障检测结果；
13.判断所述第一故障检测结果和所述第二故障检测结果中是否存在故障检测结果
不一致的检测点；
14.若存在，则判断所述第三故障检测结果中是否包括所述检测点的故障检测结果；
15.若所述第三故障检测结果中包括所述检测点的故障检测结果，则根据所述第三故障检测结果获得所述检测点的故障检测结果，从而获得检修结果。
16.在一种可选的实施方式中，所述对所述结构化数据进行故障分析，获得检修结果，还包括：
17.若所述第三故障检测结果不包括所述检测点的故障检测结果，则控制所述精扫传感器运动至所述检测点处进行故障检测，获得所述检测点的故障检测结果，从而获得检修结果。
18.在一种可选的实施方式中，所述列车检修系统还包括显示设备，所述显示设备与所述数据管理服务器通信连接，所述方法还包括：
19.将所述检修结果发送至所述显示设备进行结果展示。
20.根据本技术实施例的第二个方面，提供了一种列车检修系统，所述列车检修系统包括数据管理服务器、多个传感器及多个计算单元；
21.每个所述计算单元与一个所述传感器连接，所述计算单元用于对各自连接的传感器发送的原始图像数据进行图像处理，获得结构化数据；
22.多个所述计算单元还与所述数据管理服务器连接，用于将运算获得的结构化数据发送至所述数据管理服务器；
23.所述数据管理服务器对多个所述计算单元发送的结构化数据进行运算，获得检修结果。
24.在一种可选的实施方式中，多个所述传感器包括入库检修传感器、精扫传感器和快扫传感器；
25.所述入库检修传感器用于采集列车车身的原始图像数据，所述精扫传感器用于采集列车车底的不同角度的原始图像数据，所述快扫传感器用于采集列车车底的固定角度的原始图像数据；
26.所述数据管理服务器还用于对所述入库检修传感器对应的结构化数据进行故障分析，获得入库检修传感器的第一故障检测结果，对所述快扫传感器对应的结构化数据进行故障分析，获得快扫传感器的第二故障检测结果，对所述精扫传感器对应的结构化数据进行故障分析，获得精扫传感器的第三故障检测结果；
27.所述数据管理服务器还用于判断所述第一故障检测结果和所述第二故障检测结果中是否存在故障检测结果不一致的检测点；
28.若存在，则所述数据管理服务器还用于判断所述第三故障检测结果中是否包括所述检测点的故障检测结果；若所述第三故障检测结果中包括所述检测点的故障检测结果，则根据所述第三故障检测结果获得所述检测点的故障检测结果，从而获得检修结果。
29.在一种可选的实施方式中，若所述第三故障检测结果不包括所述检测点的故障检测结果，则所述数据管理服务器还用于控制所述精扫传感器运动至所述检测点处进行故障检测，获得所述检测点的故障检测结果，从而获得检修结果。
30.在一种可选的实施方式中，所述列车检修系统还包括显示设备，所述显示设备与所述数据管理服务器通信连接，用于接收所述数据管理服务器发送的检测结果并显示。
31.根据本技术实施例的第三个方面，提供了一种数据管理服务器，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述数据管理服务器运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述的列车检修方法。
32.根据本技术实施例的第四个方面，提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述的列车检修方法。
33.本技术实施例提供了一种列车检修方法、系统、数据管理服务器和存储介质，该方法应用于列车检修系统中的数据管理服务器，列车检修系统还包括多个传感器和多个计算单元，每个计算单元与一个传感器连接，传感器采集到的原始图像数据首先经过各自连接的计算单元运算后再将运算获得的结构化数据发送至数据管理服务器进行后续运算。与中心式网络结构相比，本技术将算力平均分布到各个计算单元上，降低了数据传输压力和数据管理服务器的算力压力，减轻了数据积压的情况，即使在检修高峰期也能保证实时计算，提高检修效率。
附图说明
34.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
35.图1为本技术实施例提供的列车检修系统的结构示意图之一；
36.图2为本技术实施例提供的列车检修方法的流程图；
37.图3为本技术实施例提供的入库检修系统的示意图；
38.图4为本技术实施例提供的底检机器人的示意图；
39.图5为本技术实施例提供的步骤s102的子步骤流程图；
40.图6为本技术实施例提供的列车检修系统的示意图之二；
41.图7为本技术实施例提供的数据管理服务器的示意图。
42.图标：10-列车检修系统；11-数据管理服务器；111-处理器；112-存储器；113-总线；12-传感器；121-入库检修传感器；122-精扫传感器；123-快扫传感器；13-计算单元；14-显示设备。
具体实施方式
43.在实现本技术的过程中，发明人发现，目前在对动车组进行检修时，通常是以数据中心为代表的中心化网络结构为主，首先通过前端设备(例如入库检修系统、底检机器人等)采集列车的图像数据，并将采集到的图像数据的原始数据通过有线传输的方式回传至数据分析中心(后端算法服务器)进行故障分析，最终将故障分析结果推送到展示终端(网页端或者app端)进行结果呈现。
44.但由于用于列车检修的相机输出的单张图片画面分辨率较高，导致一张图片的大小可以达到几十mb甚至上百mb)，且每辆列车拍摄的照片较多，因此每辆列车的图像数据的大小可以达到几十gb甚至上百gb，若直接传输原始图像数据对于网络传输的带宽要求较高，另外，数据汇集到数据分析中心后，数据分析中心的服务器需要对海量的图像数据进行处理，无法保证实时计算，导致需要运算的数据积压，造成检修效率较低。
45.针对上述问题，本技术实施例中提供了一种列车检修方法，应用于列车检修系统中的数据管理服务器，列车检修系统还包括多个传感器和多个计算单元，每个所述计算单元与一个所述传感器连接，在检修时，数据管理服务器接收多个计算单元发送的结构化数据，其中，结构化数据由多个计算单元对各自连接的传感器采集到的原始图像数据进行图像处理获得；数据管理服务器再对结构化数据进行运算，获得列车的检修结果。
46.本技术在传感器与数据管理服务器之间设置计算单元，每个计算单元包含该传感器需要检测的项目，原始图像数据首先经过计算单元运算后再将运算获得的结构化数据发送至数据管理服务器进行后续运算。与现有技术的中心式网络结构中严重依赖数据管理服务器算力的方式相比，本技术将算力平均分布到各个计算单元上，降低了数据传输压力和数据管理服务器的算力压力，在检修高峰期也能保证实时计算，提高检修效率。
47.本技术实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言java和直译式脚本语言javascript等。
48.为了使本技术实施例中的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本技术的示例性实施例进行进一步详细的说明，显然，所描述的实施例仅是本技术的一部分实施例，而不是所有实施例的穷举。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
49.请参照图1，图1为本技术实施例提供的列车检修系统10的结构示意图之一，在本实施例中，列车检修系统10包括数据管理服务器11、多个传感器12及多个计算单元13。
50.每个计算单元13与一个传感器12连接，计算单元13用于对各自连接的传感器12发送的原始图像数据进行图像处理，获得结构化数据；多个计算单元13还与数据管理服务器11连接，用于将运算获得的结构化数据发送至数据管理服务器11；数据管理服务器11用于对多个计算单元13发送的结构化数据进行故障分析，获得列车的检修结果。
51.本技术实施例还提供了一种列车检修方法，该方法应用于图1中的数据管理服务器11。下面结合附图对列车检修方法进行详细说明。
52.请参照图2，图2为本技术实施例提供的列车检修方法的流程图。在本实施例中，该方法包括：
53.步骤s101，接收多个计算单元发送的结构化数据。
54.其中，结构化数据由多个计算单元对各自连接的传感器采集到的原始图像数据进行图像处理获得。
55.步骤s102，对结构化数据进行故障分析，获得检修结果。
56.在上述步骤中，如图1所示，每一个传感器12与数据管理服务器11之间均设置有一个计算单元13，每个计算单元13包含与其连接的传感器12需要检测的项目，传感器12采集到的原始图像数据后，首先通过计算单元13对原始图像数据进行运算，再将运算获得的结构化数据发送至数据管理服务器11进行后续的故障分析，最终获得列车的检修结果。与现有技术的中心式网络结构中严重依赖数据管理服务器算力的方式相比，本技术将算力平均分布到各个计算单元13上，降低了数据传输压力和数据管理服务器11的算力压力，在检修高峰期也能保证实时计算，提高检修效率。另外，由于计算单元13对原始图像数据进行图像处理后获得结构化数据，与原始图像数据相比，经过一次运算后获得的结构化数据的体积更小，在将结构化数据传输至数据管理服务器11时，可以采用无线网络(例如5g无线技术)
进行数据传输，无需布置有线以太网，降低了部署难度。
57.可选地，在本技术的一种实施方式中，计算单元13可以为边缘计算盒子，边缘计算盒子内集成有多个神经网络，通过不同的神经网络能够对各自连接的传感器发送的原始图像数据进行图像处理获得结构化数据，其中，图像处理包括图像识别、图像分类或目标分割等处理方式。
58.数据管理服务器11在获取到结构化数据之后，通过图像处理算法(例如图像识别、图像分类或目标分割等算法)对结构化数据进行后续的故障分析，以获得最终的检修结果。
59.除此之外，发明人在研究后还发现，在目前的列车检修系统中，通常包括有入库检修系统和底检机器人两种检修系统。
60.如图3所示，图3为本技术实施例提供的入库检修系统的示意图，入库检修系统设置在列车入口的必经路口且固定安装有多个用于采集图像数据的入口检修传感器(例如相机)，每个相机被部署在不同的位置，用于采集列车不同方向的图像数据。
61.如图4所示，图4为本技术实施例提供的底检机器人的示意图。底检机器人一般部署在列车轨道下方，并包括有多个机械臂，机械臂末端安装有用于采集图像数据的精扫传感器，通过控制机械臂运动带动精扫传感器运动，以对目标部件处进行不同角度的数据采集作业，该数据采集方案通常被称为精准扫描方案(即精扫)；同时，底检机器人上还设置有固定相机(即快扫传感器)，用于以固定角度采集列车的车底数据，该数据采集方案一般被称为快速扫描方案(即快扫)。
62.精扫方案的优势为拍摄角度灵活可调，数据采集质量高，可以输出更加准确的故障诊断结果，缺点是由于机械臂运动耗时和精扫传感器需要更长的曝光时间，覆盖范围小，导致数据采集耗时较长。快扫方案的优势为数据采集极快，覆盖范围广，缺点是数据精度低、质量差，且拍照角度不可调。
63.目前，在对车辆进行检修时，入口检修系统和底检机器人被视为完全独立的两种检修系统，无法进行信息交流，系统检出性能(故障漏报率和误报率)取决于入口检修系统和底检机器人各自的检测性能。在实际应用中为了保证误报数量较少，通常会调高报警阈值，但这同时也牺牲了入口检修系统和底检机器人的检出能力，可能引起漏报。
64.为了解决这一问题，本技术提供的列车检修方法还提出了入口检修系统和底检机器人的信息共享方法。请参照图5，图5为本技术实施例提供的步骤s102的子步骤流程图。在本实施例中，多个传感器12包括入库检修传感器121、精扫传感器122和快扫传感器123。其中，精扫传感器122和快扫传感器123为底检机器人包括的传感器。步骤s102包括：
65.子步骤s1021，对入库检修传感器对应的结构化数据进行故障分析，获得入库检修传感器的第一故障检测结果。
66.子步骤s1022，对快扫传感器对应的结构化数据进行故障分析，获得快扫传感器的第二故障检测结果。
67.子步骤s1023，对精扫传感器对应的结构化数据进行故障分析，获得精扫传感器的第三故障检测结果。
68.子步骤s1024，判断第一故障检测结果和第二故障检测结果中是否存在检测结果不一致的故障点。
69.子步骤s1025，若存在，则判断第三故障检测结果中是否包括该故障点。
70.子步骤s1026，若第三故障检测结果中包括故障点，则根据第三故障检测结果获得故障点的检测结果，从而获得检修结果。
71.在上述步骤中，为了提升列车检修结果的准确率，数据管理服务器11在通过图像处理算法对结构化数据进行故障分析，获得检修结果时，可以先获取入库检修传感器121、精扫传感器122及快扫传感器123对应的结构化数据。其中，入库检修传感器121、精扫传感器122及快扫传感器123对应的结构化数据由各自连接的计算单元13对原始图像数据进行图像处理获得。
72.在获取到入库检修传感器121、精扫传感器122及快扫传感器123对应的结构化数据之后，数据管理服务器11对入库检修传感器121对应的结构化数据进行故障分析，获得入库检修传感器121的第一故障检测结果，其中，第一检测结果中包括有多个检测点的故障检测结果。例如，第一检测结果中可能为a检测点的故障检测结果为未发生故障、b检测点的故障检测结果为发生故障。
73.数据管理服务器11对快扫传感器123对应的结构化数据进行故障分析，获得快扫传感器123的第二故障检测结果，其中，第二故障检测结果也包括有多个检测点的故障检测结果。例如，第二故障检测结果中可能为a检测点的故障检测结果为未发生故障、b检测点的故障检测结果为未发生故障。
74.数据管理服务器11还对精扫传感器122对应的结构化数据进行故障分析，获得精扫传感器122对应的第三故障检测结果，其中，第三故障检测结果包括有多个检测点的故障检测结果。例如，第三故障检测结果中可能为a检测点的故障检测结果为未发生故障、b检测点的故障检测结果为发生故障。
75.值得说明的是，在本实施例中，第一故障检测结果是对入库检修传感器121采集到的原始图像数据进行一系列处理后获得的检测结果，第二故障检测结果是对快扫传感器123采集到的原始图像数据进行一系列处理后获得的检测结果，第三故障检测结果是对快精扫传感器122采集到的原始图像数据进行一系列处理后获得的检测结果。
76.在数据管理服务器11运算获得第一故障检测结果、第二故障检测结果和第三故障检测结果之后，数据管理服务器判断第一故障检测结果和第二故障检测结果中是否存在故障检测结果不一致的检测点。
77.例如，若第一检测结果为a检测点的故障检测结果为未发生故障、b检测点的故障检测结果为未发生故障，第二故障检测结果为a检测点的故障检测结果为未发生故障、b检测点的故障检测结果为未发生故障，则第一故障检测结果和第二故障检测结果存在故障检测结果不一致的b检测点。
78.在存在故障检测结果不一致的检测点时，则判断第三故障检测结果中是否包括该检测点的故障检测结果。若第三故障检测结果为a检测点的故障检测结果为未发生故障、b检测点的故障检测结果为发生故障。
79.则表示在第三故障检测结果中包括该检测点(即b检测点)的故障检测结果时，则根据第三故障检测结果获取该检测点(即b检测点)的故障检测结果，即b检测点的故障检测结果为发生故障。
80.基于上述故障检测结果，从而可以获得列车最终的检修结果，即结合第一故障检测结果、第二故障检测结果和第三故障检测结果获得最终的检修结果：a检测点发生故障，b
检测点发生故障。
81.可选地，在本实施例中，若第一故障检测结果和第二故障检测结果中的每一个检测点的故障检测结果都一致，则直接将第一检测结果或第二检测结果作为最终的检修结果。
82.可选地，请继续参照图5，在本实施例中，步骤s102还可以包括：
83.子步骤s1027，若第三故障检测结果不包括检测点的故障检测结果，则控制精扫传感器运动至检测点处进行故障检测，获得检测点的故障检测结果，从而获得检修结果。
84.在上述子步骤中，若第三故障检测结果为a检测点的故障检测结果为未发生故障，即第三故障检测结果中没有包括b检测点的故障检测结果，则控制精扫传感器122运动至b检测点所在位置，对b检测点进行检测，获得b检测点的故障检测结果，从而获得最终的检修结果。
85.通过上述子步骤，在对列车检修时，本技术实施例将入库检修传感器121的故障检测结果与底检机器人(即精扫传感器122、快扫传感器123)的故障检测结果进行数据共享，在入库检修传感器121的故障检测结果与快扫传感器123的故障检测结果不一致时，通过精扫传感器122的故障检测结果作为二次验证，从而提升了列车检修系统10的检修结果的准确度。
86.可选地，在本实施例中，请参照图6，图6为本技术实施例提供的列车检修系统10的示意图之二。在本实施例中，列车检修10还包括显示设备14，显示设备14与数据管理服务器11通信连接，列车检修方法还包括：将检修结果发送至显示设备14进行结果展示。
87.可选地，在本实施例的一种实施方式中，显示设备14可以是具有显示功能的移动终端或个人计算机，检修结果可以通过移动端显示界面或者网页端显示界面进行呈现。
88.综上所述，本技术实施例在传感器12与数据管理服务器11之间设置计算单元13，每个计算单元13包含该传感器12需要检测的项目，原始图像数据首先经过计算单元13运算后再将运算获得的结构化数据发送至数据管理服务器11进行后续运算。与现有技术的中心式网络结构中严重依赖数据管理服务器算力的方式相比，本技术将算力平均分布到各个计算单元13上，降低了数据传输压力和数据管理服务器的算力压力，在检修高峰期也能保证实时计算，提高检修效率。
89.同时，本技术实施例将传输的数据结构化，压缩了需要传输的数据总量，可以通过无线网络技术实现数据传输，摆脱了现有技术需要部署有线以太网进行数据传输的方式。
90.另外，本技术实施例在获得检修结果时，将多个传感器12的故障检测结果进行了信息共享，通过多次交叉验证，提高了检修结果的准确率。
91.本技术实施例还提供了一种列车检修系统10，列车检修系统10包括数据管理服务器11、多个传感器12及多个计算单元13。
92.如图1所示，每个计算单元13与一个传感器12连接，计算单元13用于对传感器12发送的原始图像数据进行图像处理，获得结构化数据，其中，传感器12与该计算单元13连接。
93.多个计算单元13还与数据管理服务器11连接，用于将运算获得的结构化数据发送至数据管理服务器11，数据管理服务器11则对多个计算单元13发送的结构化数据进行故障分析，获得检修结果。
94.在本实施例中，数据管理服务器11在对结构化数据进行处理时，可以参照上述的
列车检修方法实现。
95.可选地，在本实施例中，多个传感器12包括入库检修传感器121、精扫传感器122和快扫传感器123。
96.入库检修传感器121用于采集列车车身的原始图像数据，精扫传感器122用于采集列车车底的不同角度的原始图像数据，快扫传感器123用于采集列车车底的固定角度的原始图像数据。
97.可选地，在本实施例中，入口检修传感器121包括车顶传感器、车底传感器以及车侧传感器，其中，车顶传感器用于采集列车顶部的原始图像数据，车底传感器用于采集列车底部的原始图像数据，车侧传感器用于采集车身侧面的原始图像数据。车顶传感器、车身传感器及车侧传感器分别与一个计算单元13连接，以将各自采集到的原始图像数据发送给计算单元13，计算单元13与数据管理服务器11连接，以使计算单元13能够对车顶传感器、车顶传感器以及车侧传感器采集到的原始图像数据进行处理，获得对应的结构化数据并发送至数据管理服务器11。
98.请参照图7，图7为本技术实施例提供的数据管理服务器11的示意图。在本实施例中，数据管理服务器11包括处理器111、存储器112和总线113，存储器112存储有处理器111可执行的机器可读指令，当数据管理服务器11运行时，处理器111与存储器112之间通过总线113通信，机器可读指令被处理器111执行时执行上述的列车检修方法。
99.本技术实施例还提供了一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述的列车检修方法。
100.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
101.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
102.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
103.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
104.尽管已描述了本技术的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造
性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本技术范围的所有变更和修改。
105.显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。