铁路执法记录仪、智能铁路4G/5G作业记录仪，巡检工作记录仪
发布时间: 2024-04-28 22:26:41
一、铁路综合视频监控系统概述
铁路综合视频监控系统主要包括系统架构和智能运维平台两个部分。铁路综合视频监控系统由前端摄像机、存储设备和智能管理设备等组成。其中，前端摄像机的作用是监控铁路周边的情况；存储设备则用于存储铁路视频，以备系统后期使用；智能管理设备负责管理和控制系统。整个智能运维平台由多个子系统构成，每个子系统都相对独立，但又通过一定的方式与其他子系统连接。
二、铁路综合视频监控系统的运维现状
铁路综合视频监控系统是我国铁路系统的重要组成部分，主要记录视频、音频、图片与设备运行状态等数据。目前我国铁路综合视频监控系统的运维工作主要依赖人工，这不仅会造成人力资源浪费，还存在较大的安全隐患。因此，研究其智能化运维方案极为迫切。
( 一 ) 运维成本高
铁路综合视频监控系统的维护工作需要较高的成本，这是因为运维工作复杂，如设备检测、故障诊断、数据统计与管理维护等。若铁路综合视频监控系统出现故障，会严重影响铁路正常运输。在铁路运输过程中存在较多的不确定性因素，导致故障发生的概率较大，给铁路运输带来诸多不利影响。目前，铁路综合视频监控系统在日常运行过程中需要花费较多的人力资源进行维护，运维成本较高。
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( 二 ) 存在安全隐患
目前，我国铁路综合视频监控系统的运维主要采用两种方法：一种是通过互联网进行远程监控，但这种方法存在一定的安全隐患，因为网络中存在各种恶意代码、病毒等，这些恶意代码和病毒很可能会导致铁路综合视频监控系统信息泄露或系统瘫痪；另一种是现场人工维护，这种方法不仅需要提前勘察，还会增加维护时间，进而增加维护成本，尤其是全线封闭的高速铁路，可进行人工维护的时间较短。由此可以看出，采用远程监控和现场人工维护的方式都存在一定的问题。
( 三 ) 无法实时掌握数据
在对铁路综合视频监控系统进行远程维护的过程中，工作人员无法实时掌握系统产生的数据，会造成维护工作无法有效开展。铁路综合视频监控系统产生的数据量较大，对其进行远程维护的过程中，工作人员往往需要花费大量的时间调试设备，工作量较大。另外，对铁路综合视频监控系统进行现场人工维护时，工作人员无法及时掌握设备的运行情况和设备状态，导致设备发生故障时难以及时找到问题。
三、铁路综合视频监控系统智能运维的实现方式
智能运维的实现主要体现在以下方面：第一，建立完善的数据库，对监控设备、视频设备与其他设备的数据进行收集、存储、管理和利用；第二，建立综合监控系统的统一运维平台，通过该平台监控整个系统；第三，分析和处理采集到的数据，包括应用视频分析技术、图像识别技术和智能算法等分析处理这些数据；第四，在该系统中建立设备运行状态监测和故障诊断中心，实现对设备运行状态的监测和故障诊断。
( 一 ) 建立数据库
实现智能运维，必须建立完善的数据库，对设备数据进行收集、存储、管理与利用。建立数据库要考虑数据安全问题，在数据库中记录所有的信息，包括监控摄像头的相关信息、视频资源、管理权限与登录日志等。在具体操作中，要根据实际情况设计数据库结构与相应的管理系统，并结合数据库存储的信息分析和利用这些数据。其中，监控摄像头的相关信息包括摄像头的名称、地址、型号及视频编码格式等，视频资源包括摄像机图像类型、图像分辨率等，管理权限包括管理人员与操作员的权限，登录日志主要包括系统管理员和操作员的登录日志。系统管理员是整个系统中最高级别的角色，负责对系统进行维护和管理；操作员是系统中最基层的角色，负责操作设备，这两种角色可以实现系统数据信息的采集、管理和利用。监控摄像头与其他设备中所存储的信息应采取统一、标准的格式，这样可以为后续数据分析提供支持。
( 二 ) 建立统一运维平台
建立统一运维平台主要是对整个系统进行监控，将各个系统的相关设备集中起来，实现信息共享。在统一运维平台上，可以实时监控整个系统的运行状况，及时发现问题，并有效解决。建立统一运维平台后，可以通过各子系统之间的连接实现数据共享和信息传递，当某个子系统发生故障时，其他子系统可以及时发现故障并进行处理。在此过程中，要注意以下三个方面：第一，各子系统的数据应实现有效共享；第二，各子系统应及时发现问题；第三，应将监测数据及时传输至统一运维平台。统一运维平台，可以实现系统间的数据共享和信息传递。
( 三 ) 数据分析处理
数据分析处理是智能运维的关键组成部分，主要包括以下方面：第一，利用视频分析技术分析和处理监控现场的图像，识别各种异常情况；第二，利用图像识别技术检测和识别异常情况；第三，利用智能算法分析和处理监控现场的图像；第四，利用视频检索技术检索和分析监控现场的图像。其中，在铁路综合视频监控系统中应用智能算法主要包括以下方面：一是采用基于视频的运动目标检测算法；二是采用基于目标的运动轨迹跟踪算法；三是采用基于目标的异常行为识别算法。
( 四 ) 状态监测与故障诊断
目前，大部分视频监控运维工具仍以发现设备故障类别为主，而较难确定具体的故障原因。例如，一处掉线摄像机，其故障原因有网络故障、电源故障、环境过热等多种可能。实时监测摄像机的各项指标，结合 AI 算法与大数据技术，分析故障前的各项数据，可以更精准地定位故障。明确故障原因，可以为运维提出更有针对性的建议，并通过运维平台自动推送，从而实现更便捷、智能的综合视频监控系统运维。
随着云计算技术的发展，运维平台与云计算技术的结合也能提高运维效率。云计算技术可以灵活分配计算资源，更好地为人工智能分析算法提供运算能力支持，从而为更复杂、运算资源占用率更高的计算模型提供可能，实现更精准的故障诊断。
四、铁路综合视频监控系统运维方案
( 一 ) 视频图像异常诊断
针对视频图像异常问题，要采用智能运维方案进行分析和处理，识别监控系统中的视频和图像，判断视频、图像的异常情况，以及时发现故障，并采取相应的措施解决问题。常见的图像异常情况包括摄像机曝光控制器等故障造成图像过亮，聚焦不准、镜头遮挡等造成图像模糊，传输故障、设备不刷新造成画面冻结，感光器件损坏、颜色平衡算法异常导致图像偏色，传输通道受频率干扰引发条纹干扰问题等。铁路综合视频监控系统中摄像机数量庞大，可能存在大量的视频、图像异常情况，因此，需要在不同的位置安装相应的检测设备来检测和记录异常情况，对视频图像进行抓拍分析，确定图像异常种类，并将异常信息传送给相关人员。
目前，视频图像异常诊断通常采用单一通用分析模型，但设备工作环境与设备之间的差异都可能对图像质量产生影响。若整个系统均使用统一的分析模型，可能造成较高的误报率。因此，需要采用更合理的方案，系统上线初期为新上线设备设置统一分析模型，在日常运行过程中每一台设备进行算法自我学习，由用户反馈诊断错误的情况，从而实现为每台设备定制算法，并且随着运行时间的积累，诊断正确率可逐步提高。
( 二 ) 系统故障处理
针对系统故障问题，要采用智能运维方案进行分析和处理。在铁路综合视频监控系统的运行过程中会出现许多故障，而这些故障会对铁路综合视频监控系统产生不利影响，需要采用智能运维方案检测和记录系统中存在的故障。
例如，铁路综合视频监控系统主要负责监控铁路列车的运行，如果系统运行过程中出现故障，会通过报警的方式将故障信息反馈给相关人员，并提醒其到现场进行检查和处理。这种方式可以及时发现铁路综合视频监控系统中存在的故障，避免故障进一步加剧。具体来说，铁路综合视频监控系统涉及诸多设备和线路，这些设备和线路在系统运行过程中会出现各种故障，从而对铁路综合视频监控系统产生不利影响，因此需要采用智能运维方案对故障进行检测和处理。
智能运维主要包括三个部分，分别是监控、管理和故障定位，核心在于机器学习算法的智能故障定位。在铁路综合视频监控系统的运维过程中，可以应用大数据分析技术分析铁路综合视频监控系统的运行状况，然后根据分析结果及时发现存在的问题并采取措施解决，通过智能算法替代人工判断的方式减少对人力资源的占用。这样不仅可以提高铁路综合视频监控系统的运维效率，还能有效提高铁路综合视频监控系统运行的安全性和可靠性。
五、铁路综合视频监控系统智能运维前景
随着铁路综合视频监控系统相关规范与政策的发布，未来全国高速铁路将逐渐实现视频监控的全覆盖，单条线路的摄像机数量可达几千台，不仅数量庞大，而且有不少分布在铁路线路区间、山区等人员不方便到达的地段。若能结合智能运维平台的精准故障定位与远程重启等功能，将会极大地减少人员赶赴现场排查故障的情况，提高效率并减少人力资源浪费。
