[发明专利]一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法及系统

说明书

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法及系统，所述方法包括：获取目标火车车厢的原始视频数据；将获取的原始视频数据转换为图像数据；利用清晰度打分模型网络对图像数据进行筛选，筛选后剔除不包含车厢信息、因车速过快而模糊的图像数据，得到图片数据；将得到的图像数据，按照截取的先后顺序进行排列；按照时序图像数据对火车的单节车厢信息是否完整进行判断，若存在车厢信息缺失的情况，按照信息库中的信息及时进行补全；本申请能够有效反馈目标火车车厢信息的是否缺失的情况，及时维护缺失车厢信息的目标火车，从而大幅度降低工作人员的维护成本。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其是涉及一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法及系统。

背景技术

火车作为一种运输量大、实用性强、类型多样的交通工具，确保其正常安全运行对于维护社会稳定、保障人民生命财产具有重要的意义。而维护火车正常安全运行的关键就是针对车厢信息进行解读并进行与之对应的维护。

由于车厢数量众多、车型种类多样、图像捕捉情况复杂，因而在保障火车车厢信息准确真实这一工作上投入大量的人力物力。现有技术中，为了减少相关维护工作的人力成本，在轨道能够识别到车厢信息的位置处设置监控设备，识别出车厢信息后向工作人员进行反馈，由工作人员根据反馈结果进行判断，这样监控设备只进行信息识别，无法判断车厢信息是否正确并进行智能补全，因而导致系统对于人力依赖程度过大，因此亟需一种复杂情况下多车型车厢信息多图像捕捉与构建空间信息的方法。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述问题，本发明提供一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法及系统，能够准确高效地对缺损的车厢信息进行填充和反馈。

本发明提供的一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法及系统，采用如下的技术方案：

第一方面，本发明提供一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法，包括：

S1.获取目标火车车厢的原始视频数据,并将获取的原始视频数据转换为图像数据；

S2.对转换后的图像数据进行筛选，筛选后剔除不包含车厢信息的图像数据，得到高清图片数据；

S3.将得到的高清图片数据进行排序，得到高清时序图片数据；

S4.判断高清时序图片数据所提供的信息是否满足融合识别的要求；

S5.若是，利用融合识别得到目标火车车厢的车厢信息和车型特征信息，根据车厢信息和车型特征信息构建车厢信息空间模型，若否，返回S2重新筛选；

S6.判断车厢信息空间模型中的车厢信息是否缺损；

S7.若是，反馈需要填补的车厢信息，并对缺失的车厢信息进行智能填补；若否，填充结束。

通过上述技术方案，能够有效反馈目标火车车厢信息的是否缺失的情况，及时维护缺失车厢信息的目标火车，通过对目标车厢空间模型的构建和对目标车厢调用自组织辩论打分机制进行信息数据提取，能够弥补现场实时信息化系统短板。

优选的，所述目标火车车厢的原始视频数据包括目标火车车厢的两侧及顶部视频数据。

优选的，所述对转换后的图像数据进行筛选，包括筛选掉因为车厢速度过快而模糊的图像数据和重复的图像数据。

优选的，判断时序图像数据所提供的信息是否与预设的车厢信息数据库中的模型进行对应，包括：判断是否根据高清时序图片数据中得到目标火车车厢的车厢信息与车厢信息的坐标位置。

优选的，所述根据车厢信息和车型特征信息构建车厢信息空间模型，包括:将融合识别到的车型特征信息与预先设置的车型信息数据库相比对，在车型信息数据库中寻找与车型特征信息相匹配的车型，进而得到该车型对应的车型空间结构模型。