人工智能技术在轨道交通信号系统测试中的应用

摘要

城市轨道交通信号系统的测试工作量大,迫切需要把一些重复的测试工作自动化,但站场图操作和显示仍需要人工操作和判定显示结果,常见自动化测试工具不能很好地支持。随着人工智能技术的发展,展现出减少信号系统测试过程中对人工依赖的前景。通过卷积神经网络(CNN)进行图像和数字信息的特征提取和识别,完成信号系统人机界面的识别和匹配,从而实现测试场景的自动执行和结果自动判断。同时对大量系统性能测试日志的特征进行提取,辅助人工发现异常特征的日志,提升性能测试效率。