一种基于数据孪生驱动的异物侵线判识方法

本发明公开了一种基于数据孪生驱动的异物侵线判识方法，具体为：通过多维三鉴复合传感探测器、图像采集技术以及天气、地理数据获取API等方法获取反映线路实时路况的多维物理数据；基于物理引擎与混合现实人机交互设备构建线路数字孪生体三维场景模型，通过线路数字孪生体路况场景线路异物侵线预测并进行报警；利用多维物理数据基于深度学习训练模型，进行线路路况变化预测与数字孪生体实时更新；混合现实技术实现互动式异物侵线判识。本发明实现了铁路线路上异物侵线的判识与预警及人机交互实现的主动控制，从而在一定程度上规避了因异物侵线导致的列车行车安全问题，对于提高铁路运输的安全性与经济性具有十分重要的意义。