本发明涉及数据采集,具体而言,涉及一种基于无人巡检的轨道交通运维数据采集方法及装置。
背景技术:
1、随着云计算、大数据、物联网、人工智能、5g、bim等新兴信息技术的飞速发展,“智能+”技术体系开始被工业领域广泛接纳,为城市轨道交通维护提供新的技术手段。智能运维是指利用先进的检测监测、云计算、物联网、大数据、人工智能等技术手段,推动轨道交通运维模式智能化升级,提高轨道交通运营设备日常运营维护、故障诊断的能力。
2、目前,一般是通过人工巡检的方式,从轨道交通运营设备,例如,轨道列车的服务器的接口读取布设在轨道列车上的传感器采集的各轨道交通运维数据,带回轨道中继设备进行分析。但目前的轨道交通场景,具有场景复杂、移动高速、电磁环境恶劣、服务质量要求严苛等特征,因此,人工巡检的方式,不仅数据采集效率低,不能满足轨道交通场景的运营需求,还极易造成缺检漏检等问题。
技术实现思路
1、有鉴于此,本发明的目的在于提供基于无人巡检的轨道交通运维数据采集方法及装置,以提升数据采集效率。
2、第一方面,本发明实施例提供了基于无人巡检的轨道交通运维数据采集方法,包括:
3、在轨道侧布设无人巡检设备,在无人巡检设备中,设置钩子;
4、在设置的钩子上挂载伯克利数据包过滤器,在所述伯克利数据包过滤器中,设置服务器标识以及可扩展标记语言数据包优化策略;
5、按照预先设置的采集周期,触发所述钩子,以使钩子上挂载的伯克利数据包过滤器应用程序运行,依据所述可扩展标记语言数据包优化策略,从设置的服务器标识对应的服务器采集轨道交通运维数据;
6、通过多路传输方式,将采集的轨道交通运维数据上传至中继设备,以使中继设备依据动态调整的采集缓存单元窗口接收
7、结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式,其中,
8、所述依据动态调整的采集缓存单元窗口接收多路传输的数据,包括:
9、依据包往返在途时间、中继设备处理时间以及信道时延,确定平均采集窗口时间;
10、基于平均采集窗口时间以及当前网络环境的平均传输速率,确定采集缓存单元窗口,依据所述采集缓存单元窗口接收多路传输的数据。
11、结合第一方面的第一种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式,其中,在所述确定采集缓存单元窗口之后,依据所述采集缓存单元窗口接收多路传输的数据之前,所述方法还包括:
12、统计当前周期内处理请求包和响应包的逻辑乱序比例,依据统计的逻辑乱序比例以及预先设置的逻辑乱序包最小允许比例、逻辑乱序包最大允许比例,对确定的采集缓存单元窗口进行调整,以依据进行调整的采集缓存单元窗口接收多路传输的数据。
13、结合第一方面、第一方面的第一种可能的实施方式或第一方面的第二种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式,其中,所述方法还包括:
14、针对每一无人巡检设备,从该无人巡检设备采集的轨道交通运维数据中,提取标识有预先设定的目标人员对应的轨道交通运维数据;
15、针对每一目标人员对应的轨道交通运维数据,获取该目标人员的通信行为特征向量;
16、对各目标人员的通信行为特征向量进行聚类分析,得到聚类中心;
17、针对每一聚类中心,依据该聚类中心包含的目标人员的通信行为特征向量,计算目标人员的异常行为因子,依据计算得到的目标人员的异常行为因子与预先设置的第一异常行为因子阈值,确定通信行为异常的目标人员。
18、结合第一方面的第三种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式,其中,所述获取该目标人员的通信行为特征向量包括:
19、基于目标人员对应的轨道交通运维数据,获取该目标人员的小时通信业务量,基于小时通信业务量构建日通信行为特征向量;
20、在预设时长内,基于同一时段的小时通信业务量进行均值计算,得到小时均值通信业务量,基于小时均值通信业务量,构建通信行为特征向量。
21、结合第一方面的第三种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式,其中,所述对各目标人员的通信行为特征向量进行聚类分析,得到聚类中心,包括:
22、初始化各通信行为特征向量为预设第一阈值个模糊类;
23、针对每一通信行为特征向量,计算该通信行为特征向量分别与各模糊类的距离;
24、基于通信行为特征向量分别与各模糊类的距离,计算该通信行为特征向量分别与各模糊类的隶属度;
25、基于通信行为特征向量与模糊类的距离、隶属度以及预先设置的聚类目标函数,获取聚类中心。
26、结合第一方面、第一方面的第一种可能的实施方式或第一方面的第二种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式,其中,所述在无人巡检设备中,设置钩子,包括:
27、在无人巡检设备装载有现场可编程逻辑门阵列的网卡硬件中,设置钩子。
28、第二方面,本发明实施例提供了基于无人巡检的轨道交通运维数据采集装置,包括:
29、布设模块,用于在轨道侧布设无人巡检设备,在无人巡检设备中,设置钩子;
30、采集设置模块,用于在设置的钩子上挂载伯克利数据包过滤器,在所述伯克利数据包过滤器中,设置服务器标识以及可扩展标记语言数据包优化策略;
31、数据采集模块,用于按照预先设置的采集周期,触发所述钩子,以使钩子上挂载的伯克利数据包过滤器应用程序运行,依据所述可扩展标记语言数据包优化策略,从设置的服务器标识对应的服务器采集轨道交通运维数据;
32、数据上传模块,用于通过多路传输方式,将采集的轨道交通运维数据上传至中继设备,以使中继设备依据动态调整的采集缓存单元窗口接收多路传输的数据。
33、第三方面,本发明实施例提供了计算机设备,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当计算机设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述的基于无人巡检的轨道交通运维数据采集方法的步骤。
34、第四方面,本发明实施例提供了计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行上述的基于无人巡检的轨道交通运维数据采集方法的步骤。
35、本发明实施例提供的基于无人巡检的轨道交通运维数据采集方法及装置,包括:在轨道侧布设无人巡检设备,在无人巡检设备中,设置钩子;在设置的钩子上挂载伯克利数据包过滤器,在所述伯克利数据包过滤器中,设置服务器标识以及可扩展标记语言数据包优化策略;按照预先设置的采集周期,触发所述钩子,以使钩子上挂载的伯克利数据包过滤器应用程序运行,依据所述可扩展标记语言数据包优化策略,从设置的服务器标识对应的服务器采集轨道交通运维数据;通过多路传输方式,将采集的轨道交通运维数据上传至中继设备,以使中继设备依据动态调整的采集缓存单元窗口接收。这样,通过在设置的无人巡检设备上采用可扩展标记语言数据包优化策略,可以进行高速流量采集,同时,依据动态调整的采集缓存单元窗口进行多路数据接收,能够有效提升数据采集效率。
36、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。