一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统的制作方法

1.本发明涉及铁路监控技术领域，具体来说，涉及一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统。


背景技术：

2.铁路运输是一种陆上运输方式，以机车牵引列车车辆在两条平行的铁轨上行驶。环境监测（environmental monitoring）指通过对影响环境质量因素的代表值的测定，确定环境质量量及其变化趋势。环境监测的目的时准确、及时、全面地反映环境质量现状及发展趋势。收集本底数据，积累长期监测资料，为研究环境容量、实施总量控制和目标管理、预测预报环境质量提供数据。为保证铁路行车安全，解决速度和安全的矛盾，建立铁路环境监测系统已十分必要。
3.铁路系统中的铁路行车系统是一个重要单位，而铁路行车系统的列车在行驶过程中，最怕行驶方向上存在障碍物，这会严重影响列车的正常行驶，甚至会造成严重事故。且列车行驶到山沟区域时，还需要对山区洪水及泥石流灾害进行预测，因此需要对铁路系统的环境进行监测以及数据的采集。
4.例如，中国专利201610086670.9，公开了一种铁路线路巡检系统，包括来往列车信息获取、数据及故障处理、飞行控制和数据采集子系统，解决现有铁路线路巡检方式手段单一、可靠性低、影响正常行车，不能满足高速铁路运营安全要求的技术问题。但是以上系统还存在以下不足：现有的铁路系统中有很多列车会经过山沟区域，而山沟区域由于其特殊的地形，若遇到突发情况容易出现洪水或泥石流的情况，且无论洪水还是泥石流都会对铁路系统，特别是列车造成伤害，进而对人民生命财产造成损害，因此需要对铁路系统的环境进行监测并进行数据采集，而现有技术中，列车系统针对洪水或泥石流的环境监测中，基本上是对于雨天的监测，而晴天缺少对泥石流的监测，使得环境监测的全面性不足。
5.例如，专利cn205594844u提供了一种山体滑坡和泥石流预警系统，包括监控工作站、控制中心、报警中心，所述监控工作站包括环境信息采集设备、环境信息数据整理设备和环境信息数据传输装置，所述环境信息采集设备装有雷达、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、摄像头，所述监控工作站输出端与所述控制中心输入端连接，所述控制中心输出端与所述报警中心连接，但是其未与铁路系统连接起来。
6.针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

7.针对相关技术中的问题，本发明提出一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
8.为此，本发明采用的具体技术方案如下：一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，该系统包括列车排障器、环境采集模块、图像采集模块、供能模块、列车高频雷达探测模块、雨量预警模块及铁路线泥石流
预警模块。
9.其中，所述列车排障器，用于在铁路列车行驶时，将列车轨道上的障碍物推至列车两侧，使列车能够正常行驶。
10.所述环境采集模块，用于对铁路列车轨道的轨边数据进行采集，并对采集的轨边数据经处理后，发送至后援中心。
11.所述图像采集模块，用于采集铁路沿线图像，并将采集的铁路沿线图像发送至列车内的车载终端。
12.所述供能模块，用于通过太阳能组件将光能转变为电能，并对所述环境采集模块及所述图像采集模块进行供电，且若没有日照时，通过预先配置的蓄电池为所述环境采集模块及所述图像采集模块供电。
13.所述列车高频雷达探测模块，用于通过列车上安装的高频雷达实时探测及成像，对远距离的路况信息进行获取。
14.所述雨量预警模块，用于通过天气预报获取任一地区的降雨量，并根据天气预报的降雨量对该地区进行预警警报的发布。
15.所述铁路线泥石流预警模块，用于分别在晴天及雨天对列车行驶路线中的泥石流灾害进行预警。
16.进一步的，所述对铁路列车轨道的轨边数据进行采集时，通过贴片式温度传感器对铁路列车轨道钢轨侧面及底面进行测量；通过设置在电务中继站的大气温度传感器及大气湿度传感器进行大气温度及大气湿度的测量；通过设置在电务中继站的烟雾传感器及风力传感器进行烟雾及风力的测量。
17.进一步的，所述对采集的轨边数据经处理后，发送至后援中心时，通过工控机对轨边数据进行接收并处理，且将处理后的轨边数据发送至后援中心，后援中心的值班员根据发送上来的数据安排列车乘务员进行铁路列车车速的调整。
18.进一步的，所述通过列车上安装的高频雷达实时探测及成像，对远距离的路况信息进行获取时，通过高频雷达发出的超高频电磁波对铁路列车前方的物体进行探测及成像。
19.其中，所述高频雷达的发射天线向铁路列车前方发射无载波电磁脉冲波，接收天线接收反射回波；根据反射回波走时，确定铁路列车行驶方向是否有障碍物：式中，t为反射回波走时；h为障碍物与列车的距离；x为发射天线与接收天线的距离；v为雷达脉冲波速；若铁路列车行驶方向出现障碍物时，则将列车进行减速并最终停止。
20.进一步的，所述通过天气预报获取任一地区的24小时内的降雨量，并根据天气预报的降雨量对该地区进行预警警报的发布时，当天气预报的降雨量位于120-135毫米，则对该地区发布蓝色警报，若天气预报的降雨量位于135-145毫米，则对该地区发布黄色警报，
若天气预报的降雨量位于145-155毫米，则对该地区发布橙色警报，若天气预报的降雨量高于155毫米，则对该地区发布红色警报。
21.若该地区为山沟区域，且天气预报的降雨量高于155毫米，则要求列车禁止通过该地区。
22.进一步的，所述雨天对列车行驶路线中的泥石流灾害进行预警时，在重点关注的山体地区，将泥石流量测传感器布置在泥石流断面侧壁的凹槽内，并记录泥石流量测传感器的第一电压值；当传感器被泥石流体淹没后，获取泥石流量测传感器的第二电压值，且第二电压值远小于第一电压值时，确定发生泥石流并进行泥石流灾害预警；通过超声波泥位警报器测量泥石流流深，判断泥石流的规模；在获取的泥石流发生信息及泥石流的规模信息后，要求列车禁止通过该地区。
23.进一步的，所述在晴天对列车行驶路线中的泥石流灾害进行预警时，通过在无人机上架设高清摄像头及定位模块，并通过操控无人机带动高清摄像头及定位模块在一定高度对重点关注的山体地区进行拍摄，且获得初始山体地区图像，同时计算得到初始山体地区图像中裂纹的长度；在晴天时，借助相同的无人机带动高清摄像头在一定高度对相同的山体地区进行拍摄，并获得实时山体地区图像，同时计算得到实时山体地区图像中裂纹的长度；若实时山体地区图像中裂纹的长度相对于初始山体地区图像中裂纹的长度的增长率大于预先设定的增长阈值，则判断该山体区域为危险区域，并进行泥石流灾害预警。
24.进一步的，所述计算得到初始山体地区图像或实时山体地区图像中裂纹的长度时，对事先获取的训练图像进行预处理，并基于caffe深度学习框架对预处理后的图像进行裂纹的识别；对初始山体地区图像或实时山体地区图像进行裂纹识别，且通过线条标记出裂纹，并计算线条的长度，即为裂纹的长度。
25.进一步的，所述对事先获取的训练图像进行预处理，并基于caffe深度学习框架对预处理后的图像进行裂纹的识别时，通过分段线性函数对事先获取的训练图像进行增强：式中，为输出点的灰度值，为输入点的灰度值；均为横轴的转折点，k为决定每段变换区间函数斜率的值。
26.对增强后的图像进行去噪处理；对去噪后的图像进行二值化处理；通过超像素分割方法对二值化处理后的图像进行超像素分割，同时聚类若干不规则图像块，保存并建立裂纹识别模型的数据集；基于caffe深度学习框架进行裂纹识别模型的训练及测试，并得到训练后的裂纹
识别模型；所述对初始山体地区图像或实时山体地区图像进行裂纹识别时，对初始山体地区图像或实时山体地区图像进行缩放，并裁切出一定大小的图片，且裁切处理的次数为十二次；对裁切后的所有图片通过训练后的裂纹识别模型进行山体裂纹的识别，并通过softmax分类器进行结果的输出。
27.进一步的，所述通过softmax分类器进行结果的输出时，若图片存在裂纹的概率值大于0.5，则输出该图片为存在裂缝。
28.本发明的有益效果为：（1）本发明的一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，通过根据得到的某一地区的二十四小时降雨量信息，对铁路系统的列车进行预警，防止列车处于洪水的危险中，且通过在雨天对山区的泥石流区域进行测量，且获取泥石流发生信息及泥石流的规模信息后，要求列车禁止通过该地区，保护列车工作人员及乘客的人民生命财产安全。
29.（2）通过在晴天时，对山体的裂纹进行分析处理，并在山体裂纹长度过多增长时，进行泥石流灾害预警，使得在晴天完成泥石流的监测，提高环境监测的全面性。且通过对事先获取的训练图像进行预处理、通过超像素分割方法对二值化处理后的图像进行超像素分割及基于caffe深度学习框架进行裂纹识别模型的训练及测试，同时对初始山体地区图像或实时山体地区图像进行裂纹识别时，对初始山体地区图像或实时山体地区图像进行缩放，并裁切出若干一定大小的图片，使得山体裂纹的识别准确性得到提高。
附图说明
30.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
31.图1是根据本发明实施例的一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统得原理框图。
32.图中：1、列车排障器；2、环境采集模块；3、图像采集模块；4、供能模块；5、列车高频雷达探测模块；6、雨量预警模块；7、铁路线泥石流预警模块。
具体实施方式
33.为进一步说明各实施例，本发明提供有附图，这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理，配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。
34.根据本发明的实施例，提供了一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统。
35.现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1所示，根据本发明实施例的应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，该系统包括列车排障器1、环境采集模块2、图像采集模块3、供能模块4、列车高频雷达探测模块5、雨量预警模块6及铁路线泥石流预警模
块7。
36.其中，所述列车排障器1，用于在铁路列车行驶时，将列车轨道上的障碍物推至列车两侧，使列车能够正常行驶。
37.所述环境采集模块2，用于对铁路列车轨道的轨边数据进行采集，并对采集的轨边数据经处理后，发送至后援中心。
38.在一个实施例中，所述对铁路列车轨道的轨边数据进行采集时，通过贴片式温度传感器对铁路列车轨道钢轨侧面及底面进行测量；通过设置在电务中继站的大气温度传感器及大气湿度传感器进行大气温度及大气湿度的测量；通过设置在电务中继站的烟雾传感器及风力传感器进行烟雾及风力的测量。
39.在一个实施例中，所述对采集的轨边数据经处理后，发送至后援中心时，通过工控机对轨边数据进行接收并处理，且将处理后的轨边数据发送至后援中心，后援中心的值班员根据发送上来的数据安排列车乘务员进行铁路列车车速的调整。
40.工控机对轨边数据进行接收并处理时，接收采集到的模拟电信号，并转变为工控机能够识别的数字信号并发送至计算机总线，通过计算机总线对工控机发出数据采集指令并传输至各种采集用的传感器。
41.所述图像采集模块3，用于采集铁路沿线图像，并将采集的铁路沿线图像发送至列车内的车载终端。
42.所述供能模块4，用于通过太阳能组件将光能转变为电能，并对所述环境采集模块2及所述图像采集模块3进行供电，且若没有日照时，通过预先配置的蓄电池为所述环境采集模块2及所述图像采集模块3供电。
43.所述列车高频雷达探测模块5，用于通过列车上安装的高频雷达实时探测及成像，对远距离的路况信息进行获取。
44.在一个实施例中，所述通过列车上安装的高频雷达实时探测及成像，对远距离的路况信息进行获取时，通过高频雷达发出的超高频电磁波对铁路列车前方的物体进行探测及成像。
45.其中，所述高频雷达的发射天线向铁路列车前方发射无载波电磁脉冲波，接收天线接收反射回波；根据反射回波走时，确定铁路列车行驶方向是否有障碍物：式中，t为反射回波走时；h为障碍物与列车的距离；x为发射天线与接收天线的距离；v为雷达脉冲波速。
46.若铁路列车行驶方向出现障碍物时，则将列车进行减速并最终停止。
47.所述雨量预警模块6，用于通过天气预报获取任一地区的降雨量，并根据天气预报的降雨量对该地区进行预警警报的发布。
48.在一个实施例中，所述通过天气预报获取任一地区的24小时内的降雨量，并根据天气预报的降雨量对该地区进行预警警报的发布时，当天气预报的降雨量（24小时）位于
120-135毫米，则对该地区发布蓝色警报，若天气预报的降雨量位于135-145毫米，则对该地区发布黄色警报，若天气预报的降雨量位于145-155毫米，则对该地区发布橙色警报，若天气预报的降雨量高于155毫米，则对该地区发布红色警报；若该地区为山沟区域，且天气预报的降雨量高于155毫米，则要求列车禁止通过该地区。
49.所述铁路线泥石流预警模块7，用于分别在晴天及雨天对列车行驶路线中的泥石流灾害进行预警。
50.在一个实施例中，所述雨天对列车行驶路线中的泥石流灾害进行预警时，在重点关注的山体地区，将泥石流量测传感器布置在泥石流断面侧壁的凹槽内，并记录泥石流量测传感器的第一电压值；当传感器被泥石流体淹没后，获取泥石流量测传感器的第二电压值，且第二电压值远小于第一电压值时，确定发生泥石流并进行泥石流灾害预警；通过超声波泥位警报器测量泥石流流深，判断泥石流的规模；在获取的泥石流发生信息及泥石流的规模信息后，要求列车禁止通过该地区。
51.泥石流运动过程中沿沟床方向传递产生泥石流声，其频率与环境中其它频率至少高处20分贝，可利用泥石流声进行预警。
52.在一个实施例中，所述在晴天对列车行驶路线中的泥石流灾害进行预警时，通过在无人机上架设高清摄像头及定位模块，并通过操控无人机带动高清摄像头及定位模块在一定高度对重点关注的山体地区进行拍摄，且获得初始山体地区图像，同时计算得到初始山体地区图像中裂纹的长度；在晴天（其他非雨天时同理）时，借助相同的无人机带动高清摄像头在一定高度对相同的山体地区进行拍摄，并获得实时山体地区图像，同时计算得到实时山体地区图像中裂纹的长度；若实时山体地区图像中裂纹的长度相对于初始山体地区图像中裂纹的长度的增长率大于预先设定的增长阈值，则判断该山体区域为危险区域，并进行泥石流灾害预警。此时该山体极易发生泥石流，比如再次发生大雨侵袭或其它原因，造成泥石流灾害。
53.在一个实施例中，所述计算得到初始山体地区图像或实时山体地区图像中裂纹的长度时，对事先获取的训练图像进行预处理，并基于caffe深度学习框架（一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架）对预处理后的图像进行裂纹的识别；对初始山体地区图像或实时山体地区图像进行裂纹识别，且通过线条标记出裂纹，并计算线条的长度，即为裂纹的长度。
54.在一个实施例中，所述对事先获取的训练图像进行预处理，并基于caffe深度学习框架对预处理后的图像进行裂纹的识别时，通过分段线性函数对事先获取的训练图像进行增强：式中，为输出点的灰度值，
为输入点的灰度值；均为横轴的转折点，k为决定每段变换区间函数斜率的值。
55.对增强后的图像进行去噪处理；对去噪后的图像进行二值化处理；通过超像素分割方法对二值化处理后的图像进行超像素分割，同时聚类若干不规则图像块，保存并建立裂纹识别模型的数据集；基于caffe深度学习框架进行裂纹识别模型的训练及测试，并得到训练后的裂纹识别模型；基于数据集并通过人工标注的方式生成符合caffe深度学习框架学习的训练集和验证集，正负样本比例为2:1。
56.所述对初始山体地区图像或实时山体地区图像进行裂纹识别时，对初始山体地区图像或实时山体地区图像进行缩放，并裁切出一定大小的图片，且裁切处理的次数为十二次，使得山体裂纹的识别准确性得到提高。
57.对裁切后的所有图片通过训练后的裂纹识别模型进行山体裂纹的识别，并通过softmax分类器（softmax分类器为逻辑回归分类器，面对多个分类的一般化归纳）进行结果的输出。输出结果时，综合考虑所有的结果最后对初始山体地区图像或实时山体地区图像给出结果。
58.在一个实施例中，所述通过softmax分类器进行结果的输出时，若图片存在裂纹的概率值大于0.5，则输出该图片为存在裂缝。
59.综上所述，本发明的一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，通过根据得到的某一地区的二十四小时降雨量信息，对铁路系统的列车进行预警，防止列车处于洪水的危险中，且通过在雨天对山区的泥石流区域进行测量，且获取泥石流发生信息及泥石流的规模信息后，要求列车禁止通过该地区，保护列车工作人员及乘客的人民生命财产安全。通过在晴天时，对山体的裂纹进行分析处理，并在山体裂纹长度过多增长时，进行泥石流灾害预警，使得在晴天完成泥石流的监测，提高环境监测的全面性。且通过对事先获取的训练图像进行预处理、通过超像素分割方法对二值化处理后的图像进行超像素分割及基于caffe深度学习框架进行裂纹识别模型的训练及测试，同时对初始山体地区图像或实时山体地区图像进行裂纹识别时，对初始山体地区图像或实时山体地区图像进行缩放，并裁切出若干一定大小的图片，使得山体裂纹的识别准确性得到提高。
60.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，其特征在于，该系统包括列车排障器、环境采集模块、图像采集模块、供能模块、列车高频雷达探测模块、雨量预警模块及铁路线泥石流预警模块；其中，所述列车排障器，用于在铁路列车行驶时，将列车轨道上的障碍物推至列车两侧，使列车能够正常行驶；所述环境采集模块，用于对铁路列车轨道的轨边数据进行采集，并对采集的轨边数据经处理后，发送至后援中心；所述图像采集模块，用于采集铁路沿线图像，并将采集的铁路沿线图像发送至列车内的车载终端；所述供能模块，用于通过太阳能组件将光能转变为电能，并对所述环境采集模块及所述图像采集模块进行供电，且若没有日照时，通过预先配置的蓄电池为所述环境采集模块及所述图像采集模块供电；所述列车高频雷达探测模块，用于通过列车上安装的高频雷达实时探测及成像，对远距离的路况信息进行获取；所述雨量预警模块，用于通过天气预报获取任一地区的降雨量，并根据天气预报的降雨量对该地区进行预警警报的发布；所述铁路线泥石流预警模块，用于分别在晴天及雨天对列车行驶路线中的泥石流灾害进行预警；所述在晴天对列车行驶路线中的泥石流灾害进行预警时，通过在无人机上架设高清摄像头及定位模块，并通过操控无人机带动高清摄像头及定位模块在一定高度对重点关注的山体地区进行拍摄，且获得初始山体地区图像，同时计算得到初始山体地区图像中裂纹的长度。2.根据权利要求1所述的一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，其特征在于，所述对铁路列车轨道的轨边数据进行采集时，通过贴片式温度传感器对铁路列车轨道钢轨侧面及底面进行测量；通过设置在电务中继站的大气温度传感器及大气湿度传感器进行大气温度及大气湿度的测量；通过设置在电务中继站的烟雾传感器及风力传感器进行烟雾及风力的测量。3.根据权利要求2所述的一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，其特征在于，所述对采集的轨边数据经处理后，发送至后援中心时，通过工控机对轨边数据进行接收并处理，且将处理后的轨边数据发送至后援中心，后援中心的值班员根据发送上来的数据安排列车乘务员进行铁路列车车速的调整。4.根据权利要求1所述的一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，其特征在于，所述通过列车上安装的高频雷达实时探测及成像，对远距离的路况信息进行获取时，通过高频雷达发出的超高频电磁波对铁路列车前方的物体进行探测及成像；其中，所述高频雷达的发射天线向铁路列车前方发射无载波电磁脉冲波，接收天线接收反射回波；根据反射回波走时，确定铁路列车行驶方向是否有障碍物：
式中，t为反射回波走时；h为障碍物与列车的距离；x为发射天线与接收天线的距离；v为雷达脉冲波速；若铁路列车行驶方向出现障碍物时，则将列车进行减速并最终停止。5.根据权利要求1所述的一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，其特征在于，所述通过天气预报获取任一地区24小时内的降雨量，并根据天气预报的降雨量对该地区进行预警警报的发布时，当天气预报的降雨量位于120-135毫米，则对该地区发布蓝色警报，若天气预报的降雨量位于135-145毫米，则对该地区发布黄色警报，若天气预报的降雨量位于145-155毫米，则对该地区发布橙色警报，若天气预报的降雨量高于155毫米，则对该地区发布红色警报；若该地区为山沟区域，且天气预报的降雨量高于155毫米，则要求列车禁止通过该地区。6.根据权利要求1所述的一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，其特征在于，所述雨天对列车行驶路线中的泥石流灾害进行预警时，在重点关注的山体地区，将泥石流量测传感器布置在泥石流断面侧壁的凹槽内，并记录泥石流量测传感器的第一电压值；当传感器被泥石流体淹没后，获取泥石流量测传感器的第二电压值，且第二电压值远小于第一电压值时，确定发生泥石流并进行泥石流灾害预警；通过超声波泥位警报器测量泥石流流深，判断泥石流的规模；在获取的泥石流发生信息及泥石流的规模信息后，要求列车禁止通过该地区。7.根据权利要求1所述的一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，其特征在于，所述在晴天时，借助相同的无人机带动高清摄像头在一定高度对相同的山体地区进行拍摄，并获得实时山体地区图像，同时计算得到实时山体地区图像中裂纹的长度；若实时山体地区图像中裂纹的长度相对于初始山体地区图像中裂纹的长度的增长率大于预先设定的增长阈值，则判断该山体区域为危险区域，并进行泥石流灾害预警；所述计算得到初始山体地区图像或实时山体地区图像中裂纹的长度时，对事先获取的训练图像进行预处理，并基于caffe深度学习框架对预处理后的图像进行裂纹的识别；对初始山体地区图像或实时山体地区图像进行裂纹识别，且通过线条标记出裂纹，并计算线条的长度，即为裂纹的长度；所述对事先获取的训练图像进行预处理，并基于caffe深度学习框架对预处理后的图像进行裂纹的识别时，通过分段线性函数对事先获取的训练图像进行增强：式中，为输出点的灰度值，为输入点的灰度值；
均为横轴的转折点，k为决定每段变换区间函数斜率的值；对增强后的图像进行去噪处理；对去噪后的图像进行二值化处理；通过超像素分割方法对二值化处理后的图像进行超像素分割，同时聚类若干不规则图像块，保存并建立裂纹识别模型的数据集；基于caffe深度学习框架进行裂纹识别模型的训练及测试，并得到训练后的裂纹识别模型；所述对初始山体地区图像或实时山体地区图像进行裂纹识别时，对初始山体地区图像或实时山体地区图像进行缩放，并裁切出一定大小的图片，且裁切处理的次数为十二次；对裁切后的所有图片通过训练后的裂纹识别模型进行山体裂纹的识别，并通过softmax分类器进行结果的输出。8.根据权利要求1所述的一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，其特征在于，所述通过softmax分类器进行结果的输出时，若图片存在裂纹的概率值大于0.5，则输出该图片为存在裂缝。

技术总结
本发明公开了一种应用于铁路系统环境监测的数据采集系统，该系统包括列车排障器、环境采集模块、图像采集模块、供能模块、列车高频雷达探测模块、雨量预警模块及铁路线泥石流预警模块。本发明对环境数据进行采集并对洪水及泥石流进行预警，保护列车工作人员及乘客的人民生命财产安全，且在晴天完成泥石流的监测，提高环境监测的全面性；且通过对事先获取的训练图像进行预处理、超像素分割方法对二值化处理后的图像进行超像素分割及基于深度学习框架进行裂纹识别模型的训练，同时初始山体地区图像或实时山体地区图像进行裂纹识别时，对图像进行缩放，并裁切出若干一定大小的图片，使得山体裂纹的识别准确性得到提高。得山体裂纹的识别准确性得到提高。得山体裂纹的识别准确性得到提高。


技术研发人员：林晓光 顾伟 马奔 赵新天 李昆 苏井 赵强 唐良 陈政
受保护的技术使用者：济南铁路信息技术有限公司
技术研发日：2023.02.13
技术公布日：2023/3/14