摘要
本发明涉及地铁车辆状态评估技术领域，尤其涉及一种基于轨旁数据融合的地铁车辆状态评估系统，视觉图像特征提取模块将视觉图像采集装置检测的轮辋视觉图像通过基于YOLO的轮辋特征提取模型生成轮辋结构特征；红外图像特征提取模块将红外图像采集装置检测的轮辋红外图像通过基于Unet的过热区域特征提取模型生成过热区域特征；数据融合模块，用以将轮辋结构特征、过热区域特征和时频域振动特征通过基于Attent ion的特征融合模型生成融合特征；状态评估模块，用以将融合特征通过基于改进CNN的状态判断模型预测轮辋剩余寿命，并根据轮辋剩余寿命进行地铁车辆状态管理。本发明实现了对于地铁车辆转向架轮辋状态的准确评估。
