基于物联感知的城轨设备智能采集与监控优化

作     者：张铭 王石生 高凡 Zhang Ming;Wang Shisheng;Gao Fan

作者机构：中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 

基　　金：科技部国家重点研发计划项目(2018YFB1201404) 北京市自然科学基金-丰台轨道交通前沿研究联(L221010) 中国铁道科学研究院集团有限公司科技研究开发计划项目(2020YJ192) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2024年第41卷第1期

页      码：26-35页

摘      要：针对泛在物联网中城市轨道交通大规模机电设备的信息采集和展示低效以及性能瓶颈问题,提出一种感知设备的大数据采集和智能化处理方法。通过数据点自辨识、自适应、递阶连接,实现设备状态捕获的批处理。设计图元图像识别智能算法自动生成监控画面。对实时采集数据的逻辑运算和语义模型转换,拟合多组数据综合反映关联系统状态,定义分级分类报警策略,实现数据驱动的智能监控。经验证,接口标准化大幅加速批量设备的接入,优化算法改进图纸识别率达90%,连接对象并准确显示的可用性达85%以上,明显提高监控效率和正确率。

主 题 词：城市轨道交通 物联网 监测 感知 图像识别 批量化 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386x.2024.01.005

馆 藏 号：203125670...