[0001] 本实用新型涉及轨道工程机械技术领域，尤其涉及一种应用于钢轨爬行在线监测的终端装置及系统。

[0002] 在线路运营过程中，由于环境温度变化、钢轨动载荷下的挠曲、列车运行纵向力等因素，常常造成钢轨出现爬行现象。钢轨发生爬行现象容易造成扣件等附属设备损伤，从而增加钢轨侧面磨耗，还会导致涨轨、线路扭曲、轨向变化等不平顺性现象，严重时可能导致断轨事故发生。为了保障铁路运营安全，铁路工务人员需要定期对钢轨爬行量进行测量，并记录当地的气候条件，根据测量数据的分析，对钢轨进行应力放散维护工作。现有的铁路线路钢轨状态监测系统，其传感器主要采用接触式安装、测量，存在线路安全隐患大，维护困难等技术问题。

[0003] 在现有技术中，主要存在以下技术方案与本申请相关：

[0004] 现有技术1为北京华铁瑞通技术有限公司于20170815申请，并于20171208公开，公开号为CN107444431A的中国发明申请。该发明公开了一种无缝线路钢轨状态监测系统，该系统包括：现场动态监测设备、数据中心服务平台和应用管理平台，该系统能够实现对钢轨相关技术指标的全面监测，能够实现全天候无人值守监测，能够实现将无线网络转换成有线网络，然后再将有线网络转换成无线网络的转换过程，提高了整个传输过程的效率；由此可以科学的指导无缝养护维修，保证无缝线路钢轨的稳定性。

[0005] 现有技术2为北京华铁瑞通技术有限公司于20180321申请，并于20180904公开，公开号为CN108482421A的中国发明申请。该发明公开了一种无缝线路钢轨位移爬行检测系统，系统包括现场基础装置、主控操作系统及供电系统，现场基础设备包括图像采集系统和刻度标尺，图像采集系统用于发射照射在刻度标尺上的光标记，并用于实时采集刻度标尺上光标记的位移图像，发送至主控操作系统；主控操作系统用于实时接收图像采集系统发送的位移图像，并根据位移图像与预设的原始图像对比，基于光标记的位置变化来测量位移，并进行保存。本发明实现了钢轨位移的准确测量、存储、统计及管理一体化的智能设计，单人操作即可快速准确的完成多条线路的钢轨位移检测，工作人员无需跨线作业，杜绝了人员安全风险，数据实时存储，且能够快速导出，方便管理。

[0006] 现有技术3为傅勤毅、彭亚凯、王超于2016年12月发表于《铁道科学与工程学报》第12期第13卷的论文《基于ZigBee技术的无缝钢轨爬行监测系统设计》。该论文公开了一种基于ZigBee技术的无缝钢轨爬行监测系统，针对传统钢轨位移监测系统效率低、成本高的不足，开发了新型无缝钢轨爬行位移监测系统。系统基于ZigBee无线网络，以ZigBee无线微型控制器CC2530模块为核心，整个无线传感器网络由监测节点、数据汇聚节点和控制终端组成。监测节点分布于钢轨沿线，执行数据采集与无线发送等工作；汇聚节点用于收集和传输数据；控制终端负责处理监测节点采集的数据信息。系统实现了对无缝钢轨温度和爬行位移的数据采集和监测。通过实验验证，系统运行稳定，并且操作简单，使用方便。

[0007] 现有技术1采用激光照射在刻度标尺上，然后利用摄像设备实时拍摄刻度标尺上激光标记照射的位移图像。其要求激光设备的安装要求较高，刻度尺的尺寸图像太小，导致污损后，对测量的实际精度有影响，且系统不包含温度测量信息，对后续钢轨爬行趋势分析存在困难。且现有技术1和2的测量方式都采用了无线传输方式，但传统的无线通信存在距离短、范围小的技术问题。而全部使用运营商网络，又存在使用成本高、维护困难，隧道、峡谷区域信号弱等技术问题。现有技术3采用基于ZigBee技术的无缝钢轨爬行监测方案，同时还采用接触式安装测量钢轨爬行，现场安装可行性不高，仅采用ZigBee通信，不利于设备的安装和拓展。实用新型内容

[0008] 有鉴于此，本实用新型的目的在于提供一种钢轨爬行在线监测终端及系统，以解决现有线路钢轨状态监测系统采用接触式安装、测量，对线路存在安全隐患大，以及维护困难的技术问题。

[0009] 为了实现上述实用新型目的，本实用新型具体提供了一种钢轨爬行在线监测终端的技术实现方案，钢轨爬行在线监测终端，包括：依次相连的相机组件、图像处理单元、信号采集单元和通讯单元，以及测温传感器，所述测温传感器与信号采集单元相连。所述图像处理单元获取相机组件拍摄的包含测量标识的图像，并将测量标识的位置解算信息发送至信号采集单元。所述信号采集单元同时获取测温传感器采集的钢轨温度信号，并将钢轨温度信号及测量标识的位置解算信息通过通讯单元对外发送。

[0010] 进一步的，所述图像处理单元用于，根据经过去噪处理的相机组件拍摄的图像获取所述测量标识的形状描述及中心位置参数，并根据像素毫米比得到并输出测量标识的位置信息。

[0011] 进一步的，钢轨爬行在线监测终端还包括与信号采集单元相连的光源，所述光源在信号采集单元的触发下为测量标识的图像拍摄进行补光。

[0012] 进一步的，所述测温传感器测量钢轨轨腰位置的温度信号。

[0013] 本实用新型还另外具体提供了一种钢轨爬行在线监测系统的技术实现方案，钢轨爬行在线监测系统，包括：监测转换终端、大数据中心、测量标识，及一个以上如上所述的监测终端。所述测量标识固连于钢轨，所述监测终端及监测转换终端通过无线通讯网络互联，以实现钢轨的爬行量、温度测量数据交互。所述监测转换终端将同一网络IP内的无线数据通过移动通信网络上传至大数据中心。

[0014] 进一步的，所述测量标识固连于钢轨的轨腰位置。

[0015] 进一步的，所述监测转换终端包括网关模块及监测终端，所述网关模块与大数据中心，以及监测转换终端内、外的监测终端分别相连。所述网关模块用于无线通讯网络与移动通信网之间的信号转换，实现两层网络的互联与隔离。

[0016] 进一步的，所述网关模块定期向大数据中心发送表征网络状态及网络ID的心跳信号，所述网关模块作为中心节点采用主从模式，接收所有监测终端的无线通讯网络信号。

[0017] 进一步的，所述监测终端中的通讯单元能路由所有无线通讯网络节点，实现所有监测终端的互联，并能将网络信号弱的地区监测数据路由至中心节点。

[0018] 进一步的，所述大数据中心包括服务器及与所述服务器相连的显示屏，所述服务器与监测转换终端通过移动通信网络相连。

[0019] 进一步的，所述监测终端及监测转换终端设置于所述钢轨的外侧，所述监测终端及监测转换终端的箱体朝向钢轨一侧突出部位至轨道中心线的距离在2440mm～2700mm之间。

[0020] 进一步的，所述监测终端及监测转换终端通过支架安装于混凝土层上，所述支架埋入混凝土层的深度在500±20mm之间。

[0021] 进一步的，所述监测终端及监测转换终端的箱体安装底部高于混凝土层的表面300±20mm。

[0022] 进一步的，所述通讯单元采用Zigbee或LoRa协议。

[0023] 进一步的，所述无线通讯网络采用4G或5G网络。

[0024] 进一步的，所述测量标识包括从内至外依次同心布置的第一标识区、第一非标识区、第二标识区及第二非标识区。所述第一标识区、第二标识区采用相对于第一非标识区、第二非标识区高对比度的着色。

[0025] 通过实施上述本实用新型提供的钢轨爬行在线监测终端及系统的技术方案，具有如下有益效果：

[0026] (1)本实用新型钢轨爬行在线监测终端及系统，采用非接触式测量方式，实现钢轨爬行量和温度的测量，并以物联网通信方式将数据传送至大数据中心，用以保障线路运营过程中的行车安全，并为线路维修提供参考依据，为线路爬行发展趋势分析、及爬行量与温度的关系分析提供了依据；

[0027] (2)本实用新型钢轨爬行在线监测终端及系统，实现了钢轨爬行量、温度监测数据实时传输，爬行量测量精度达到±0.5mm，温度测量精度达到±1℃，为高速铁路安全运营、智能养护提供了保障；采用非接触式测量，对既有线路的线上部分改造极少，安全性高，利于推广应用；

[0028] (3)本实用新型钢轨爬行在线监测终端及系统，网关模块作为中心节点采用主从模式，接收所有监测终端的无线通讯网络信号；监测终端中的通讯单元通过路由设置能路由所有无线通讯网络节点，实现所有监测终端的互联，并能将网络信号弱的地区监测数据路由至中心节点，能够很好地适应隧道、峡谷等弱信号区域；

[0029] (4)本实用新型钢轨爬行在线监测终端及系统，采用特殊结构设计的测量标识，结合经过大量线路实验验证的监测终端及监测转换终端安装结构和尺寸，并通过特定的测量标识位置解算算法，能够进一步实现测量标识位置的高精度解算，以及钢轨爬行的高精度识别。

[0038] 为使本实用新型实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本实用新型保护的范围。

[0039] 如附图1至附图6所示，给出了本实用新型钢轨爬行在线监测终端及系统的具体实施例，下面结合附图和具体实施例对本实用新型作进一步说明。

[0040] 实施例1

[0041] 如附图4所示，一种本实用新型钢轨爬行在线监测终端的实施例，具体包括：相机组件11、图像处理单元12、信号采集单元13、通讯单元14、测温传感器15及光源16。相机组件11拍摄(采集)包含测量标识4的图像(图片)，图像处理单元12根据相机组件11拍摄的图像解算出测量标识4的位置信息后将其发送至信号采集单元13。光源16用于弱光照条件下(如在夜间状态下或在隧道、峡谷等暗光环境下)通过信号采集单元13的触发为测量标识4的图像拍摄进行补光，光源16可以采用LED(Light Emitting Diode，发光二极管的简称)模块。
信号采集单元13同时采集测温传感器15测得的钢轨温度信号，并将钢轨温度信号及测量标识4的位置信息(即图像处理数据)通过通讯单元14以主从模式对外发送。其中，通讯单元14可以进一步采用Zigbee(一种低速短距离传输的无线网上协议)、LoRa(一种低功耗局域网无线标准)等无线通讯网络协议。测温传感器15进一步采用红外测温传感器，将温度信号转换为模拟电压信号。

[0042] 图像处理单元12先对相机组件11拍摄的图像进行去噪处理，然后获取测量标识4的形状描述及中心位置参数，最后根据像素毫米比得到测量标识4的位置信息。

[0043] 其中，图像处理单元12进一步根据以下公式1)对相机组件11拍摄的图像进行去噪处理：

[0044]

[0045] 其中，gσ(r,c)为经过去噪处理后的图像，σ为正态分布的方差，r，c分别为相机组件11拍摄图像的行坐标、列坐标。采用上述公式对拍摄图像进行去噪处理，在滤除噪声影响的同时尽可能地保留完好的目标边缘信息。

[0046] 测温传感器15的测量目标为钢轨5的轨腰位置，可以避免钢轨5的顶部太阳直射高温及地表温度的直接影响，反映的钢轨温度更加准确。信号采集单元13采集钢轨5的温度模拟信号将其进行A/D转换(Analog to Digital Converter，模拟/数字转换的简称)后，通过通讯单元14以主从模式对外发送至无线通讯网络。信号采集单元13进一步根据以下公式2)计算钢轨5的温度数据：

[0047]

[0048] 其中，T为钢轨5的实时温度，N为信号采集单元13进行A/D采样的数字量，n为A/D采样的数据位数，L为A/D采样的信号输入范围，V为测温传感器15的输出范围，U为测温传感器15的温度上限，D为测温传感器16的温度下限。

[0049] 如附图6所示，实施例1采用一种结构编码的目标检测算法进行测量标识4的标志点定位，通过筛选图像中满足给定结构的目标，以其中心坐标转换为实际物理坐标作为检测值传输至数据终端(即信号采集单元13)。图像处理单元12对经过去噪处理后的图像进行阈值分割，得到数值为0或1的图像I，遍历图像I上的所有像素点，统计水平方向满足N1:N2:N3:N2:N1的像素集合S。对于每一组属于S的子集Si像素横坐标Xi累加后除以2，得到其水平中心坐标Cx，在Cx位置统计是否存在满足N1:N2:N3:N2:N1的像素集合，若不存在，则忽略此Si。若存在则计算其垂直中心坐标Cy，并将Cx，Cy作为测量标识4的中心(点)位置参数。

[0050] 实施例2

[0051] 如附图1所示，一种本实用新型钢轨爬行在线监测系统10的实施例，具体包括：监测转换终端2、大数据中心3、测量标识4、访问终端6，及一个以上如实施例1所述的监测终端1(如可以采用1～200组的监测终端1通过Zigbee实现互联)。测量标识4固连于钢轨5用于表征钢轨5的位置，监测终端1及监测转换终端2实现钢轨5的爬行量、温度测量并通过无线通讯网络(如Zigbee或LoRa网络)互联。监测转换终端2将同一网络IP(Internet Protocol，网际互连协议的简称)内的无线数据(如Zigbee或LoRa数据)打包，并通过移动通信网络上传至大数据中心3。访问终端6通过Ethernet(以太网)获取大数据中心3的数据，实现钢轨5的爬行量及温度历史数据的趋势分析，为工务维修提供参考数据，并可为调度中心提供安全预警信号。其中，无线通讯网络可以进一步采用4G、5G等移动通信网络。实施例2描述的钢轨爬行在线监测系统10，基于物联网技术，以4G和ZigBee建立两级无线通信网络，实现监测数据实时传输。

[0052] 如附图2所示，大数据中心3进一步包括服务器31及与服务器31相连的显示屏32，部署于机房内。服务器31与监测转换终端2通过移动通信网络(如4G或5G网络)相连。服务器31用于实现数据管理、展示，及历史数据分析，同时为访问终端6提供数据。显示屏32用于显示包括实时采集数据、站点地图及站点趋势图在内的信息。

[0053] 如附图3所示，监测转换终端2进一步包括网关模块20及监测终端1，网关模块20与大数据中心3，以及监测转换终端2内、外的监测终端1分别相连。网关模块20可以具体采用mini网关(一种应用于物联网领域的智能设备与路由之间的中继设备)，网关模块20用于无线通讯网络与移动通信网(如ZigBee与4G)之间的信号相互转换，实现两层网络的互联与隔离。网关模块20定期向大数据中心3发送表征网络状态及网络ID(即网络号)的心跳信号。网关模块20作为中心节点采用主从模式，接收所有监测终端1的无线通讯网络信号。

[0054] 监测终端1中的通讯单元14通过路由设置能路由所有无线通讯网络节点，实现所有监测终端1的智慧互联，增强了系统可靠性，并能将隧道、峡谷等运营商网络信号弱的地区监测数据路由至中心节点。

[0055] 访问终端6进一步包括系统维护人员、工务人员及调度中心等授权用户。系统维护人员指基于物联网通信的钢轨爬行在线监测系统日常运维人员，主要进行包括访问权限管理、站点管理及设备故障维护在内的操作。工务人员指钢轨应力放散操作人员，根据大数据中心3监测到的预警、警报信息，进行钢轨5局部应力放散调整作业。调度中心即铁路运营调度室，负责对异常情况进行警报通知，对爬行量超限区域的运营车辆，根据情况，发出减速或停运信号，并协调工务人员进行作业。

[0056] 测量标识4进一步采用金属材质(如铝合金材质)，具体尺寸为36mm*36mm*1mm。测量标识4通过干挂胶固连(粘贴)于钢轨5的轨腰位置，测量标识4的上边缘距离钢轨5的顶面65mm±5mm。测量标识4包括从内至外依次同心布置的第一标识区41、第一非标识区42、第二标识区43及第二非标识区44，如附图6所示。图中，N1为4mm，N2为4mm，N3为12mm，N4为4mm，N5为4mm，N6和N7为36mm。第一标识区41、第二标识区43采用相对于第一非标识区42、第二非标识区44高对比度的着色。如：第一标识区41、第二标识区43采用黑色标识，第一非标识区42及第二非标识区44形成白色漫反射的背景。

[0057] 如附图5所示，监测终端1及监测转换终端2设置于钢轨5的外侧，监测终端1及监测转换终端2的箱体朝向钢轨5一侧突出部位至轨道中心线的距离L1在2440mm～2700mm之间。轨枕7设置于混凝土层8上，钢轨5设置于轨枕7上。监测终端1及监测转换终端2通过支架9安装于混凝土层8上，支架9埋入混凝土层8的深度L5在500±20mm之间。监测终端1及监测转换终端2的箱体安装底部高于混凝土层8表面的距离L3在300±20mm之间。监测终端1及监测转换终端2的箱体高度L2为180mm，支架9的顶板厚度L4为10mm。监测终端1及监测转换终端2的箱体顶部与钢轨5的顶面垂直差为±20mm。

[0058] 一种基于实施例1所述监测终端1的钢轨爬行在线监测方法的实施例，监测终端1包括相机组件11、图像处理单元12、信号采集单元13、通讯单元14、测温传感器15及光源16。钢轨爬行在线监测方法，具体包括以下步骤：

[0059] S10)将测量标识4固连于钢轨5，由相机组件11拍摄包含有测量标识4的图像；

[0060] S20)图像处理单元12根据相机组件11拍摄的图像解算出测量标识4的位置信息后将其发送至信号采集单元13；在弱光照条件下通过信号采集单元13触发光源16为拍摄测量标识4的图像进行补光；

[0061] S30)信号采集单元13采集测温传感器15测得的钢轨温度信号，并将钢轨温度信号及测量标识4的位置信息通过通讯单元14对外发送；

[0062] S40)两个以上监测终端1的通讯单元14之间通过无线通讯网络互联，实现钢轨5的爬行量、温度测量数据交互传输；

[0063] S50)网关模块20将同一无线通讯网络IP内的无线数据打包，并通过移动通信网络上传至大数据中心3。

[0064] 步骤S20)进一步包括：

[0065] S21)图像处理单元12对相机组件11拍摄的图像进行去噪处理；

[0066] S22)图像处理单元12根据经过去噪处理后的图像获取测量标识4的形状描述及中心位置参数；

[0067] S23)图像处理单元12根据测量标识4的形状描述及中心位置参数，并结合像素毫米比得到测量标识4的位置信息。

[0068] 步骤S22)进一步包括：

[0069] S220)图像处理单元12进一步根据以下公式1)对相机组件11拍摄的图像进行去噪处理：

[0070]

[0071] 其中，gσ(r,c)为经过去噪处理后的图像，σ为正态分布的方差，r，c分别为相机组件11拍摄图像的行坐标、列坐标；

[0072] S221)图像处理单元12对经过去噪处理后的图像进行阈值分割，得到数值为0或1的图像I，遍历图像I上的所有像素点，统计水平方向满足N1:N2:N3:N2:N1的像素集合S；

[0073] S222)对于每一组属于S的子集Si像素横坐标Xi累加后除以2，得到其水平中心坐标Cx，在Cx位置统计是否存在满足N1:N2:N3:N2:N1的像素集合，若不存在，则忽略此Si；

[0074] S223)若存在则计算其垂直中心坐标Cy，并将Cx，Cy作为测量标识4的中心(点)位置参数。

[0075] 步骤S30)进一步包括：

[0076] 测温传感器15的测量目标为钢轨5的轨腰位置，信号采集单元13采集钢轨5的温度模拟信号将其进行A/D转换后，通过通讯单元14以主从模式对外发送至无线通讯网络。信号采集单元13进一步根据以下公式计算钢轨5的温度数据：

[0077]

[0078] 其中，T为钢轨5的实时温度，N为信号采集单元13进行A/D采样的数字量，n为A/D采样的数据位数，L为A/D采样的信号输入范围，V为测温传感器15的输出范围，U为测温传感器15的温度上限，D为测温传感器16的温度下限。

[0079] 网关模块20定期向大数据中心3的服务器31发送表征网络状态及网络ID的心跳信号。网关模块20作为中心节点采用主从模式，接收所有监测终端1的无线通讯网络信号。监测终端1中的通讯单元14通过路由设置能路由所有无线通讯网络节点，实现所有监测终端1的互联，并能将网络信号弱的地区监测数据路由至中心节点。

[0080] 通过实施本实用新型具体实施例描述的钢轨爬行在线监测终端及系统的技术方案，能够产生如下技术效果：

[0081] (1)本实用新型具体实施例描述的钢轨爬行在线监测终端及系统，采用非接触式测量方式，实现钢轨爬行量和温度的测量，并以物联网通信方式将数据传送至大数据中心，用以保障线路运营过程中的行车安全，并为线路维修提供参考依据，为线路爬行发展趋势分析、及爬行量与温度的关系分析提供了依据；

[0082] (2)本实用新型具体实施例描述的钢轨爬行在线监测终端及系统，实现了钢轨爬行量、温度监测数据实时传输，爬行量测量精度达到±0.5mm，温度测量精度达到±1℃，为高速铁路安全运营、智能养护提供了保障；采用非接触式测量，对既有线路的线上部分改造极少，安全性高，利于推广应用；

[0083] (3)本实用新型具体实施例描述的钢轨爬行在线监测终端及系统，网关模块作为中心节点采用主从模式，接收所有监测终端的无线通讯网络信号；监测终端中的通讯单元通过路由设置能路由所有无线通讯网络节点，实现所有监测终端的互联，并能将网络信号弱的地区监测数据路由至中心节点，能够很好地适应隧道、峡谷等弱信号区域；

[0084] (4)本实用新型具体实施例描述的钢轨爬行在线监测终端及系统，采用特殊结构设计的测量标识，结合经过大量线路实验验证的监测终端及监测转换终端安装结构和尺寸，并通过特定的测量标识位置解算算法，能够进一步实现测量标识位置的高精度解算，以及钢轨爬行的高精度识别。

[0085] 本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

[0086] 以上所述，仅是本实用新型的较佳实施例而已，并非对本实用新型作任何形式上的限制。虽然本实用新型已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本实用新型。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本实用新型的精神实质和技术方案的情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本实用新型技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本实用新型技术方案的内容，依据本实用新型的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同替换、等效变化及修饰，均仍属于本实用新型技术方案保护的范围。