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龙图腾网恭喜北京启帆未来技术有限公司申请的专利一种基于物联网的列车网控管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118144841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410292432.8，技术领域涉及：B61L15/00；该发明授权一种基于物联网的列车网控管理系统是由张帆设计研发完成，并于2024-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的列车网控管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及物联网列车管理技术领域，具体涉及一种基于物联网的列车网控管理系统，包括：数据采集模块：通过在列车内部署传感器设备监测列车各部件的状态及环境参数，利用摄像头对车厢内外进行监控，对乘客行为进行监测；运行状态管理模块：收集列车运行数据，对列车运行状态进行分析以及预测；智能决策模块：根据数据分析结果，对列车运行计划进行调整以及优化；运行安全监测模块：实时监测列车的位置信息，确保列车在轨道上的行驶安全。本发明通过监测列车各部件的状态和环境参数，以及乘客行为，同时利用智能决策模块对列车运行计划进行调整和优化，实现对列车运行状态的实时监测与控制。

本发明授权一种基于物联网的列车网控管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的列车网控管理系统，其特征在于，包括：数据采集模块：通过在列车内部署传感器设备监测列车各部件的状态及环境参数，利用摄像头对车厢内外进行监控，对乘客行为进行监测；根据列车结构，在列车上部署传感器设备及摄像头，包括：温度传感器、湿度传感器、振动传感器、加速度传感器，室内摄像头以及室外摄像头，将传感器以及摄像头与列车的总控制端相连接，确保传感器以及摄像头能够将采集到的数据传输给总控制端，总控制端设置传感器的参数和阈值，以便准确监测列车各部件的状态和环境参数，通过采集的传感器数据，设置传感器的上下限，以便在异常情况发生时触发警报，设定传感器数据的下限为Tmin，上限为Tmax，则异常情况的具体公式表示为： 其中，Alarm表示一个布尔变量，当满足触发警报的条件时为True，否则为False，通过摄像头采集的图像数据，对摄像头监测到的乘客行为进行分析，监测乘客的行为异常情况，对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪以及图像增强，提高后续行为检测的准确性；通过从预处理后的图像数据中提取乘客的行为特征，对于每一帧图像，通过光流法计算相邻两帧图像之间的像素位移，得到每个像素点的位移向量，表示乘客的运动情况，将两帧连续的图像表示为Itx，y，It+1x，y，其中，t表示时间，x,y表示图像中的像素坐标，则运动情况的具体计算公式如下： 其中，以及分别表示图像It+1在x、y和t方向上的偏导数，u表示光流在x方向上的分量，表示从时刻t到t+1，像素点在x方向上的位移，v表示光流在y方向上的分量，表示从时刻t到t+1，像素点在y方向上的位移，利用计算得到的运动情况数据，提取出乘客的行为特征，包括速度以及方向，对整个图像数据内的运动情况数据进行平均，得到代表整体运动方向和速度的向量，具体计算公式如下： 其中，Vavg表示平均运动速度，M表示速度数据点的总和，Vi表示第i个速度数据点；所述乘客的行为特征，包括速度以及方向，通过某个区域内的光流向量数量来反映该区域内的运动活跃程度，具体计算公式如下： 其中，N表示该区域内的人数，A表示该区域的面积，依据提取到乘客的运动轨迹，并根据时间信息计算乘客的运动速度，具体计算公式如下： 其中，distance表示乘客移动的总距离，time表示该乘客移动总距离所需的时间，依据计算得到的乘客的运动速度，若运动速度超过预设的阈值，则判定该乘客的行为为奔跑行为，使用图像识别技术对乘客携带的物品进行识别和分类，判断识别出的物品是否属于预设的危险物品类别，对乘客携带的物品进行识别和分类具体包括以下步骤：S1、采集用户携带物品的图像数据，对图像数据进行预处理，包括图像缩放以及归一化，图像缩放的具体计算公式如下： 其中，l′表示缩放后的像素值，minl和maxl分别表示原始图像像素值的最小值和最大值，new_max和new_min分别表示目标范围的最大值和最小值，l表示原始图像的像素值，归一化的具体计算公式如下： 通过图像归一化将图像的像素值转换到[0,1]的范围内；S2、构建卷积神经网络模型，对乘客携带的物品进行识别和分类，判断乘客携带的物品是否属于危险物品类别，将预处理后的图像数据进行卷积操作，以提取物品的特征，卷积操作的具体计算公式如下： 其中，Si，j表示卷积后的特征图在位置i,j的值，α表示输入图像，K表示卷积核，m和n表示卷积核的尺寸，对特征图进行下采样，减少数据的空间尺寸，保留图像数据中的重要特征，具体计算公式如下： 其中，Pi，j表示池化后的值，β表示输入的特征图，R表示池化窗口的区域，s表示池化的步长，将提取到的重要特征映射到输出空间中，具体计算公式如下：H＝σW·q+b其中，q表示输入特征，W表示权重矩阵，用于将输入特征映射到输出空间中，b表示偏置项，σ表示激活函数，H表示输出，依据输出的结果衡量模型预测结果与实际类别之前的差异，具体计算公式如下： 其中，yi表示真实标签代表样本属于第i个类别的概率，pi表示模型预测的概率，代表样本属于第i个类别的概率，通过优化算法不断优化预测结果，具体计算公式如下： 其中，θ表示模型参数，α表示学习率，用于控制参数更新的步长，表示损失函数对每个参数的敏感程度，通过模型输出每个物品所属的类别，将识别结果展示给相关人员；运行状态管理模块：收集列车运行数据，对列车运行状态进行分析以及预测；智能决策模块：根据数据分析结果，对列车运行计划进行调整以及优化；运行安全监测模块：实时监测列车的位置信息，确保列车在轨道上的行驶安全；使用GPS定位系统实时监测列车的位置信息，对比列车运行的实际位置X_1,Y_1与正确运行位置X_2,Y_2，确保列车在轨道上正确行驶，实际位置与正确运行位置的距离偏差通过以下公式计算： 其中，d表示距离偏差，通过计算实际位置与正确运行位置之间的偏差，以确定列车是否偏离预定轨道，根据偏差对列车的运行位置进行适当调整。

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