[发明专利]一种基于5G的多模型手持云端检测传输系统及检测方法

说明书

本发明公开了一种基于5G的多模型手持云端检测传输系统及检测方法，基于5G的多模型手持云端检测传输系统，包括手持设备和云端检测模块，手持设备连接有5G网络且通过5G网络连接云端检测模块；手持设备内设有采集模块、处理模块、存储模块、检测模块和通信模块，采集模块连接处理模块，处理模块连接检测模块、存储模块和通信模块，检测模块连接存储模块和通信模块，通信模块连接5G网络。本发明通过手持设备通过5G网络实时接收学生网络检测模型进行检测，而云端检测模块则通过知识蒸馏模块进行教师网络检测模型的训练和更新，教师网络检测模型完成学生网络检测模型的训练和更新，可多设备同时工作，提高传输和处理效率。

技术领域

本发明涉及高铁检测机器视觉技术领域，具体涉及一种基于5G的多模型手持云端检测传输系统及检测方法。

背景技术

近年来，随着高铁技术的不断发展，给人的出行带来了极大的便利，然而高铁需要极大的人力物力来维护其安全运行，需要在多个方面提前或者实时的检测其状态，以便其安全运行，然而对于某些特殊的场景，我们很难提供人为的实时观测，需要通过智能的方式来辅助观测。特别是在高铁列车停车休整时的检测尤为重要，可以让整个列车提供充分的保障，以便可以在接下来的时间安全的运行。机器视觉系统作为机器人的“眼睛”，其能够借助工业像机获得被检测物体的图像，通过计算机从图像中提取有效信息并进行分析，进而实现对火车的自动化检测和评估。

然而传统的方式通常采用实时的硬件处理和图像采集两种方案。针对于实时的故障检测系统，由于受限于手持设备的运算能力，通常情况下一种手持设备只能针对于有限的几个故障进行检测，而无法全方位的进行检测。同时这种设备的升级比较困难，需要返回给开发商进行系统升级，升级和维护的成本相对较高，不适合于这种多场景的需求。而对于那些可以通过检测结果更新模型的设备，通常需要高端的芯片，价格也会较高。而基于图像采集的方式，需要首先通过手持采集设备采集图像，然后传输给云端系统进行处理，然而这个需要一定的人为传输过程，并且需要很长的时间才可以给出相应的检测结果，效率及其低下，而且有时候受限于网络的原因，有些特殊的地方无法部署。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了一种基于5G的多模型手持云端检测传输系统及检测方法，手持设备通过5G网络实时接收学生网络检测模型进行检测，而云端检测模块则通过知识蒸馏模块进行教师网络检测模型的训练和更新，教师网络检测模型完成学生网络检测模型的训练和更新，可多设备同时工作，提高传输和处理效率。

本发明采用的技术方案是：

本申请提出了一种基于5G的多模型手持云端检测传输系统，包括手持设备和云端检测模块，所述手持设备连接有5G网络且通过5G网络连接云端检测模块；

所述手持设备内设有采集模块、处理模块、存储模块、检测模块和通信模块，所述所述采集模块连接处理模块，所述处理模块连接检测模块、存储模块和通信模块，所述检测模块连接存储模块和通信模块，所述通信模块连接5G网络；

所述云端检测模块包括数据库、知识蒸馏模块、检测单元、收发模块和数据处理单元，所述知识蒸馏模块连接收发模块、数据库和检测单元，所述数据处理单元连接收发模块和数据库，所述数据库还连接检测单元和收发模块，所述检测单元连接收发模块。

优先地，所述知识蒸馏模块包括样本训练单元、多个教师网络检测模型和多个学生网络检测模型，所述教师网络检测模型用于通过样本训练单元，完成新的教师网络检测模型的训练、更新和学生网络检测模型的训练。

优先地，所述学生网络检测模型的模型大小小于等于50M。

优先地，所述采集模块包括摄像头，用于进行场景信息的数据采集。

基于上述的一种基于5G的多模型手持云端检测传输系统，本申请还提出了一种使用上述的基于5G的多模型手持云端检测传输系统的检测方法，包括如下步骤：