[发明专利]一种基于深度学习和多传感器数据融合的高速列车车型动态识别控制系统

权利要求书

1.一种基于深度学习和多传感器数据融合的列车车型动态识别控制系统，其特征在于：系统由网络摄像机、微波雷达传感器、视频分析服务器和交换机、LED红外补光灯及4G网络模块组成；当视频分析服务器检测到第一个微波雷达传感器发来的速度数据中在预先设定的合理速度范围内时，启动基于深度学习的卷积神经网络列车识别算法，对网络摄像机发来的视频进行逐帧识别，并记录每帧中识别到的火车类型的数量；当列车信号消失后，根据累加的火车类型数据进行车型综合判断识别，并记录列车经过的状态；在第二个雷达接收列车的速度信号时，发送预先存储的信号控制方案到控制设执行相应的控制动作，完成根据列车车型实现控制设备的智能化控制任务。

2.按照权利要求1所述的列车车型动态识别控制系统，其特征在于：网络摄像机、微波雷达传感器、视频分析服务器和交换机、LED红外补光灯及4G网络模块通过网络交换机及网络线路组成同一个局域网，并通过4G网络模块实现与Internet互联网的连接。

3.按照权利要求1所述的列车车型动态识别控制系统，其特征在于：能够通过调用预先经过深度学习训练好的模型识别出视频帧图像中的列车车型，并累加每帧中的车型数量。

4.按照权利要求1所述的微波雷达传感器，其特征在于：沿着列车前进方向的不同位置安装两台微波雷达传感器，分别提供列车到达的速度信号和经过时间。

5.按照权利要求4所述的微波雷达传感器，其特征在于：第一台微波雷达传感器安装方向平行于列车前进方向；第二台雷达垂直于列车前进方向。

6.按照权利要求1所述的列车车型动态识别控制系统，其特征在于：能够根据雷达的速度信号和摄像机的图像识别出有列车在夜间通过，控制红外补光灯开灯照射列车进行补光，并在列车经过以后关闭红外补光灯。

7.按照权利要求1所述的列车车型动态识别控制系统，其特征在于：每次列车经过之后，立即根据权利要求3所述的每帧中列车类型的累加数量，按照预设的车型判断方案，实现列车车型的综合判断，并据此向控制设备发出是否有指定车型的列车经过第一个雷达的控制信号。

8.按照权利要求1所述的列车车型动态识别控制系统，其特征在于：在接收到权利要求5所述的所述的第二个雷达发来的数据帧中检测到合理的列车速度信号后，如是此时识别出的车型是预先设定的车型，立即向控制设备发出列车经过第二个雷达的控制信号。

9.按照权利要求1所述的列车车型动态识别控制系统，能够通过4G网络，实现经过深度学习训练好的模型文件的升级。

10.按照权利要求1所述的列车车型动态识别控制系统，能够把所有列车经过时的视频保存为视频文件，便于根据这些文件进一步训练深度神经网络目标识别模型。