基于深度学习的轨道车安全状态实时监测与预警系统

本发明涉及轨道交通智能驾驶领域，公开一种基于深度学习的轨道车安全状态实时监测与预警系统，包括：多模态数据采集模块，在轨道车关键部件部署传感器并采集包括振动、温度、压力、运行参数的时序数据；跨模态特征转换模块，将采集的时序数据编码为三通道彩色图像；安全状态评估模块，用于对所述三通道彩色图像进行深度建模和特征学习，实时预测轨道车当前状态分类结果，得到轨道车的安全状态评估结果；预警与智能决策模块，用于根据所述安全状态评估结果，对轨道车存在潜在风险时进行异常检测和报警提示。本发明实现了高精度故障早期识别与自动化预警。