摘要
本发明提供一种基于AI的铁路数字设备模型检测方法,包括构建包含铁路数字设备模型的特征编码体系;其中,特征编码体系包括铁路数字设备模型的模型版本、几何特征、参数属性、关联关系;基于特征编码体系,将铁路数字设备模型的各工程阶段模型数据进行集成和对齐,得到统一模型数据;其中,工程阶段模型数据包括设计期模型数据、施工期模型数据和运维期模型数据;基于统一模型数据,利用AI技术对铁路数字设备模型进行多维度检测,得到检测结果,以确保模型的完整性和准确性;基于预先创建的知识库,对检测结果推荐优化方案,并通过持续学习完善知识库;知识库包括多种检测规则,能够快速发现模型中的问题并提供优化建议。
技术关键词
数字设备
模型检测方法
铁路
阶段
语义
参数
编码体系结构
模型检测系统
时空关联规则
卷积神经网络提取
关系
异常数据
强化学习算法
定义特征
对齐模块
蚁群算法
编码规则
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显示错误提示信息
教学方法
仿真模型
交换机
板卡
无人机集群协同
作战单元
更新网络参数
无人机群对抗
监督学习框架
双通道注意力
三维高分辨率
边缘检测算子
多任务学习网络
损失函数设计
表型检测方法
图像分割
关键点
模块
半监督语义分割方法