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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明公开了一种基于数据孪生驱动的异物侵线判识方法，具体为：通过多维三鉴复合传感探测器、图像采集技术以及天气、地理数据获取API等方法获取反映线路实时路况的多维物理数据；基于物理引擎与混合现实人机交互设备构建线路数字孪生体三维场景模型，通过线路数字孪生体路况场景线路异物侵线预测并进行报警；利用多维物理数据基于深度学习训练模型，进行线路路况变化预测与数字孪生体实时更新；混合现实技术实现互动式异物侵线判识。本发明实现了铁路线路上异物侵线的判识与预警及人机交互实现的主动控制，从而在一定程度上规避了因异物侵线导致的列车行车安全问题，对于提高铁路运输的安全性与经济性具有十分重要的意义。
主权项：1.一种基于数据孪生驱动的异物侵线判识方法，其特征在于，具体为：A、多维实体物理数据采集；沿检测线路布置多维三鉴复合传感探测器，采集线路周围受力、方向，位置三种数据，通过数据融合感知周围变化，以此获取动态感知数据；沿检测线路布置图像采集设备，获取线路实时图像数据；系统接入天气、地理数据的API获取实时环境数据；B、构建线路数字孪生体模型；通过三维建模软件与混合现实设备建立虚拟空间线路静态模型，借助三维图像物理引擎构建出融合数据驱动的虚拟空间线路数字孪生体模型；C、基于混合现实的异物侵线判识与危险评估；通过混合现实设备，操作人员沉浸式监测交互，真实感受线路周围异常变化；发生异物侵线时快速对侵线位置信息进行查看，查找侵线原因，以此结合列车调度信息，快速做出应对策略及危险评估；D、基于混合算法模型的异物侵线与预测；将采集到的多维物理数据进行预处理并分类，分为动态感知数据，包括方向、位置、受力三种状态的数据、图像数据与环境数据，包括天气、地理；使用基于深度学习与滤波算法的混合算法对动态感知数据进行处理，处理后数据结合图像数据对异物侵线进行准确判别并进行报警；动态感知数据、图像数据与环境数据通过深度学习模型对是否可能发生异物侵线进行预测并报警；误报的数据形成数据集，反馈回深度学习模型进行优化检测环节。
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百度查询： 西南交通大学 一种基于数据孪生驱动的异物侵线判识方法
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