本發(fā)明涉及機車領(lǐng)域，具體涉及一種機車運用綜合分析方法。

背景技術(shù)：

機務(wù)應(yīng)用綜合分析系統(tǒng)作為機務(wù)運用管理的重要組成部分，為保證機車運用安全及機務(wù)整備檢修的機車質(zhì)量，現(xiàn)有技術(shù)中，對機車信息進行分析時，無法對所有機車信息進行全面靈活的聯(lián)動分析，使得現(xiàn)有的分析中，存在分析信息孤島、判斷問題不全面、解決問題不徹底的難題，無法為機務(wù)安全分析提供全面的信息支撐，無法為機車安全提供有效保障。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于提供一種將機車一次乘務(wù)過程數(shù)據(jù)鏈全部整合、避免現(xiàn)有系統(tǒng)的信息孤島、提供，以解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種機車運用綜合分析方法，包括：

從數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)：所述數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)包括LKJ運行數(shù)據(jù)、6A數(shù)據(jù)、錄音筆文件、列尾數(shù)據(jù)、TCMS數(shù)據(jù)、Locotrol數(shù)據(jù)、檢測設(shè)備數(shù)據(jù)；

對數(shù)據(jù)源獲取的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理：

對獲取的LKJ運行數(shù)據(jù)、6A數(shù)據(jù)、錄音筆文件、列尾數(shù)據(jù)、TCMS數(shù)據(jù)、Locotrol數(shù)據(jù)、檢測設(shè)備數(shù)據(jù)，分別建立各數(shù)據(jù)與時間對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，然后以LKJ的時間軸作為基準(zhǔn)時間軸，將LKJ運行數(shù)據(jù)、6A數(shù)據(jù)、錄音筆文件、列尾數(shù)據(jù)、TCMS數(shù)據(jù)、Locotrol數(shù)據(jù)、檢測設(shè)備數(shù)據(jù)對應(yīng)的各數(shù)據(jù)庫中的時間與LKJ時間軸進行對應(yīng)以后，將各數(shù)據(jù)庫中的所有數(shù)據(jù)與LKJ時間軸進行時間上一一對應(yīng)的掛接；

對處理過后的數(shù)據(jù)進行分析：

根據(jù)LKJ運行記錄數(shù)據(jù)，獲取LKJ運行中的各安全項點發(fā)生時間，使得在工控機顯示界面上通過調(diào)用某個數(shù)庫查看LKJ時間軸上某個項點發(fā)生時的數(shù)據(jù)對象時，同時通過調(diào)用其它任一個或者多個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，使其它任一個或者多個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)在工控機的顯示界面上同步進行顯示，或者在音頻模塊中進行播音。

對處理過后的數(shù)據(jù)進行分析時，同時在工控機中設(shè)置司機手勢識別模塊，對6A數(shù)據(jù)的視頻中司機的操作手勢進行識別，將識別結(jié)果與其它數(shù)據(jù)進行聯(lián)動顯示，判斷司機手勢是否正確。

所述LKJ運行數(shù)據(jù)從IC卡轉(zhuǎn)儲到擴展模塊中，所述6A數(shù)據(jù)從6A數(shù)據(jù)存儲卡轉(zhuǎn)儲到擴展模塊中，所述錄音筆文件從錄音筆轉(zhuǎn)儲到擴展模塊中，擴展盒中的加密模塊對LKJ運行數(shù)據(jù)、6A數(shù)據(jù)、錄音筆文件進行加密以后，傳輸?shù)焦た貦C進行視頻處理與聯(lián)動分析。

所述錄音筆文件數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)為與LKJ基準(zhǔn)時間軸進行校準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)，所述對錄音筆文件中的數(shù)據(jù)通過設(shè)置在工控機中的自動校時模塊進行自動校時的方法為：

對LKJ報警數(shù)據(jù)，通過標(biāo)準(zhǔn)音進行朗讀，將朗讀的標(biāo)準(zhǔn)音進行訓(xùn)練生成報警模型數(shù)據(jù)庫；

對獲取的機車中的錄音筆的錄音文件，分別進行單通道的音頻噪聲去除和雙通道的音頻噪聲去除；

對去除噪聲的錄音文件，提取其中的所有語音片段和語音片段對應(yīng)的時間；

將相鄰語音片段之間的間隔時間在設(shè)定間隔閾值范圍內(nèi)、且語音片段時長在設(shè)定時長閾值范圍內(nèi)的語音片段提取出來，作為有效語音片段；

將有效語音片段與模型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行匹配，獲取有效語音片段中的報警信息，同時獲取報警信息的報警類別；

將獲取的報警信息，與LKJ的該報警信息所屬的時間進行對比，獲取錄音文件的延遲，根據(jù)該延遲，對錄音文件進行校時。

所述對去除噪聲的錄音文件，提取其中的所有語音片段時，通過MFCC的方式提取其中的信號頻率特征。

所述訓(xùn)練模型建立過程為：對標(biāo)準(zhǔn)音朗讀的報警語音信號，使用MFCC方法提取信號的頻率特征，根據(jù)提取出的頻率特征，通過馬爾科夫算法建立訓(xùn)練模型。

所述對錄音文件進行校時的方法為：

設(shè)置以LKJ標(biāo)準(zhǔn)時間為X軸坐標(biāo)和Y軸坐標(biāo)的平面坐標(biāo)系，在獲取的報警信息中選擇至少兩個報警信息，且在每個報警信息中獲取至少一個時間點，并獲取該時間點在錄音筆中的時間和在LKJ標(biāo)準(zhǔn)時間中的時間，在上述平面坐標(biāo)系中計算多個時間點的時間斜率，根據(jù)該斜率對該錄音筆記錄的錄音文件進行簡單計算校時。

所述設(shè)定間隔閾值范圍為LKJ對相同的報警信息播報兩遍時中間間隔的最短時間和最長時間之間的范圍。

所述設(shè)定時長閾值為LKJ播報的報警信息中最長報警信息的時長和最短報警信息的時長之間的范圍。

所述掛接是指將在時間軸上的同一個時間的各個數(shù)據(jù)建立聯(lián)系，當(dāng)在LKJ文件列表中選擇某個數(shù)據(jù)時，可通過設(shè)置選擇項，將LKJ文件列表的數(shù)據(jù)與某個或者多個或者全部數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行聯(lián)動，根據(jù)事先設(shè)置的工控機的顯示界面的顯示方法，將LKJ運行數(shù)據(jù)的列表數(shù)據(jù)和其它數(shù)據(jù)進行分塊顯示。

本發(fā)明的有益效果：以LKJ時間為軸，在項點發(fā)生時綜合顯示和查詢6A視頻信息、錄音筆信息等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并配套司機手勢識別功能，對司機安全行駛提供音、視、圖等多數(shù)據(jù)多維度的綜合分析，旨在實現(xiàn)LKJ、6A視頻、錄音筆文件、TCMS、Locotrol、6A系統(tǒng)、地面檢測設(shè)備等信息的聯(lián)動分析，解決分析數(shù)據(jù)方面的信息孤島，實現(xiàn)以智能數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的多維度綜合分析。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作進一步詳細(xì)說明。

本發(fā)明提供的一種機車運用綜合分析評判方法，包括以下步驟：

首先需要從數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)為機車一次乘務(wù)過程中車上的存儲設(shè)備記錄的LKJ運行數(shù)據(jù)、6A數(shù)據(jù)、錄音筆文件、列尾數(shù)據(jù)、TCMS數(shù)據(jù)、Locotrol數(shù)據(jù)、檢測設(shè)備數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)。上述數(shù)據(jù)均為根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)獲取的。

獲取數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)后，需要對數(shù)據(jù)源獲取的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，首先對獲取的LKJ運行數(shù)據(jù)、6A數(shù)據(jù)、錄音筆文件、列尾數(shù)據(jù)、TCMS數(shù)據(jù)、Locotrol數(shù)據(jù)、檢測設(shè)備數(shù)據(jù)，分別建立數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫為與數(shù)據(jù)與時間對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，然后以LKJ的時間軸作為基準(zhǔn)時間軸，將LKJ運行數(shù)據(jù)、6A數(shù)據(jù)、錄音筆文件、列尾數(shù)據(jù)、TCMS數(shù)據(jù)、Locotrol數(shù)據(jù)、檢測設(shè)備數(shù)據(jù)對應(yīng)的各數(shù)據(jù)庫中的時間與LKJ時間軸進行對應(yīng)以后，將各數(shù)據(jù)庫中的所有數(shù)據(jù)與LKJ時間軸進行時間上一一對應(yīng)的掛接；掛接的意思為：將在時間軸上的同一個時間的各個數(shù)據(jù)建立聯(lián)系，當(dāng)在LKJ文件列表中選擇某個數(shù)據(jù)時，可通過設(shè)置選擇項，將LKJ文件列表的數(shù)據(jù)與某個或者多個或者全部數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行聯(lián)動，根據(jù)事先設(shè)置的工控機的顯示界面的顯示方法，將LKJ運行數(shù)據(jù)的列表數(shù)據(jù)和其它數(shù)據(jù)進行分塊顯示。即在后臺中將各數(shù)據(jù)庫中的所有數(shù)據(jù)與LKJ時間軸上的時間進行關(guān)聯(lián)對應(yīng)，當(dāng)在操作頁面上點擊某項點時，在界面上顯示與LKJ時間軸上該項點發(fā)生的時間同步的所有數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)或者部分?jǐn)?shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。

即上述過程中，首先在工控機的顯示屏上顯示LKJ運行記錄數(shù)據(jù)的列表數(shù)據(jù)，列表數(shù)據(jù)中顯示各個項點，如果需要顯示某項點發(fā)生的事件，則在顯示屏的LKJ文件列表中點擊選擇該項點，由于該項點發(fā)生時間與其它數(shù)據(jù)庫中相同時間點發(fā)生的數(shù)據(jù)掛接，使得在工控機顯示界面上調(diào)用數(shù)庫查看LKJ時間軸上該項點發(fā)生時的數(shù)據(jù)對象時，可同時通過調(diào)用其它一個或者多個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，使其它數(shù)據(jù)在工控機的顯示界面上同步進行顯示，如果視音頻文件，則可以通過音頻模塊進行播音。

上述的數(shù)據(jù)進行顯示時，除卻6A數(shù)據(jù)顯示為視頻格式，錄音文件顯示為音頻格式，其他數(shù)據(jù)可根據(jù)工控機內(nèi)部設(shè)置顯示為不同形式，例如曲線形式或者列表形式。

當(dāng)在工控機的顯示屏上進行顯示后， 可通過對這些聯(lián)動數(shù)據(jù)的分析，自動對數(shù)據(jù)異常進行識別并形成文件上傳，也可以通過人為觀察進行分析，手動輸入分析結(jié)果文件。

如圖1的系統(tǒng)所示，工控機可對上述對各數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行分析。對LKJ運行數(shù)據(jù)進行顯示分析時，可通過對全程記錄的數(shù)據(jù)進行分析，還可對項點進行檢索項點列表聯(lián)動分析，同時還能夠顯示為記錄曲線的形式。而對TCMS數(shù)據(jù)進行分析時，可對TCMS數(shù)據(jù)進行故障數(shù)據(jù)診斷分析，還可進行統(tǒng)計分析。6A數(shù)據(jù)的文件數(shù)據(jù)分析時，可對6A數(shù)據(jù)進行故障分析和生成6A曲線分析。而6A視頻文件用于進行顯示。

對處理過后的6A視頻數(shù)據(jù)進行分析時，同時還可在工控機中設(shè)置司機手勢識別模塊，對6A數(shù)據(jù)的視頻中司機的操作手勢進行識別，將識別結(jié)果與其它數(shù)據(jù)進行聯(lián)動顯示，判斷當(dāng)前狀態(tài)下司機的操作手勢是否正確。

上述的數(shù)據(jù)源中，LKJ運行數(shù)據(jù)從IC卡轉(zhuǎn)儲到擴展模塊中，6A數(shù)據(jù)從6A數(shù)據(jù)存儲卡轉(zhuǎn)儲到擴展模塊中，所述錄音筆文件從錄音筆轉(zhuǎn)儲到擴展模塊中，擴展盒中的加密模塊對LKJ運行數(shù)據(jù)、6A數(shù)據(jù)、錄音筆文件進行加密以后，傳輸?shù)焦た貦C進行視頻處理與聯(lián)動分析。

錄音筆文件數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)為與LKJ基準(zhǔn)時間軸進行校準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)，所述對錄音筆文件中的數(shù)據(jù)通過設(shè)置在工控機中的自動校時模塊進行自動校時的方法如下所述。

通過對錄音文件記錄的LKJ的報警信息進行識別與時間對照，對錄音文件進行校時，以實現(xiàn)音視頻的聯(lián)動分析。

由于錄音文件會記錄汽車鳴笛、司機對話、汽車機械振動等信息，而LKJ中通常不記錄這些信息，且這些信息噪聲較大，信息識別具有復(fù)雜性，無法根據(jù)這些信息進行時間提取，然后根據(jù)LKJ的標(biāo)準(zhǔn)時間軸進行錄音文件的校時。

而LKJ會對各種報警信息進行語音播報，每次錄音文件均會對這些報警信息進行記錄，同時，錄音文件中記錄的報警信息的播報具有獨特性，根據(jù)這些語音對錄音進行校時，準(zhǔn)確性高，復(fù)雜度低。

本發(fā)明的方法首先需要對LKJ播報的報警信息進行數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練。即在無噪音條件下，對LKJ所有涉及的報警信息通過機器標(biāo)準(zhǔn)音進行多次朗讀，通過梅爾倒譜頻率（MFCC）提取這些標(biāo)準(zhǔn)音中的特征，然后通過隱式馬爾科夫模型（HMM）將朗讀的標(biāo)準(zhǔn)音訓(xùn)練成報警模型數(shù)據(jù)庫。

由于錄音文件具有單信道的和雙信道的不同錄音文件，因此，針對不同的錄音文件使用不同的去燥方法進行噪音去除與語音增強。其中，單信道的語音文件通過最優(yōu)改進對數(shù)譜幅度估計（OMLSA）的現(xiàn)有算法進行去燥與語音增強，雙信道文件采用基于人耳掩蔽效應(yīng)的譜減算法進行去燥與語音增強。

對去除噪聲且進行語音增強的錄音文件，提取其中的所有語音片段和該語音片段對應(yīng)的前后兩個時間。提取其中的所有語音片段時，通過MFCC的方式提取其中的信號頻率特征，根據(jù)信號的頻率特征，獲取被認(rèn)為是語音錄音的片段。

由于LKJ報警信息在播報時，報警信息的播報具有獨特的規(guī)律，例如每個報警信息播報兩遍，中間間隔很短的時間（例如1秒），而且報警信息的長度通常較短，而錄音筆記錄的聲音除了報警信息，還有司機說話聲音或者其他的聲音，這些聲音無規(guī)律性，或者無法進行準(zhǔn)確的時間確定，因此對錄音文件中的LKJ報警信息進行識別比對其它信息進行識別更加容易，根據(jù)這些報警信息進行校時，校時更快、更準(zhǔn)。

具體操作方法為：首先計算所有報警信息播報兩遍時的間隔時間，根據(jù)間隔時間人為設(shè)定閾值的最大和最小值，形成閾值范圍，該閾值范圍為設(shè)定間隔閾值的范圍；而同樣的，對每個報警信息的語音朗讀時間進行計時，記錄最長的播報時間和最短的播報時間，根據(jù)這些時間設(shè)定時長閾值的范圍。由于外界干擾因素的存在，上述范圍可根據(jù)需要調(diào)整。

針對提取出來的語音片段，將相鄰的語音片段之間的間隔時間在設(shè)定間隔閾值范圍內(nèi)、且語音片段時長在設(shè)定時長閾值范圍內(nèi)的語音片段提取出來，作為有效語音片段。

對有效語音片段提取特征，根據(jù)提取的特征與訓(xùn)練模型中的每個音頻文件的特征，根據(jù)現(xiàn)有的語音特征匹配方法進行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果獲取有效語音片段是否為報警信息的結(jié)果，不是報警信息，則舍棄該有效語音片段，如果是報警信息，則根據(jù)訓(xùn)練模型獲取該有效語音片段的報警類別。

將獲取的報警信息，與LKJ的該報警信息所屬的時間進行對比，獲取錄音文件的延遲，根據(jù)該延遲，對錄音文件進行校時。

即使同一個廠家生產(chǎn)，也會由于晶振的問題導(dǎo)致每個錄音筆的延時不同，因此，在進行錄音文件校時時，針對不同錄音筆記錄的文件，應(yīng)該分別進行校時。

在對某一個錄音筆記錄的錄音文件進行校時時，首先從在錄音文件中提取的報警信息中選擇若干個報警信息，獲取每個報警信息中的某些點在錄音筆中的時間和在LKJ標(biāo)準(zhǔn)時間中的時間，在X軸和Y軸均為標(biāo)準(zhǔn)時間的坐標(biāo)系中，計算兩個時間分別對應(yīng)于二維坐標(biāo)系中的X軸和Y軸時的時間斜率，根據(jù)該斜率對該錄音筆記錄的錄音文件進行簡單計算校時。

以上所述的僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明整體構(gòu)思前提下，還可以作出若干改變和改進，這些也應(yīng)該視為本發(fā)明的保護范圍。