-
公开(公告)号：CN109131449B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201811162492.9
申请日：2018-09-30
Applicant: 南京地铁集团有限公司 , 南京地铁建设有限责任公司 , 东南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: B61L25/04
Abstract: 本发明公开了一种故障环境下城市轨道交通列车的辅助定位系统，包括RFID信息标签模块、RFID阅读器、红外发射器及红外传感器，通过使用RFID技术进行行驶区间内的车辆多重定位，不仅能够在列车行驶时检测到列车的位置信息、推算出行驶的速度、车辆行驶方向，还可以在列车通过后推算出列车行驶加速度，较为准确的评判出列车的动态运行状态，保证线路运输安全，实现列车安全间隔控制；同时采用红外感应技术和RFID技术共同完成停车定位操作，使列车在信号系统故障环境下能够及时将信息传给工作人员，降低信号系统故障带来的影响和损失，使列车停车进站较为准确，满足轨道交通企业对定位设备布设的实际需求。
-
公开(公告)号：CN109446920A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811162491.4
申请日：2018-09-30
Applicant: 南京地铁集团有限公司 , 南京地铁建设有限责任公司 , 东南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
CPC classification number: G06K9/00724 , G06K9/00744 , G06K9/00778 , G06K9/4642 , G06K9/629 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法，首先对待检测视频进行预处理，分段并提取运动残差图像，将原始图像与运动残差图像组合作为卷积神经网络算法的输入，建立至少包含一个卷积层和最大池化层的特征提取块，处理并计算原始图像和运动残差图像中包含的人群状态特征，再将人群状态特征和运动特征结合，构建至少包含一个卷积层、最大池化层和全连接层的特征融合块，进行融合处理，同时构建分类器，使用预制的带有拥挤程度标签的训练集对卷积神经网络进行训练，使分类器对待测视频中的乘客拥挤程度进行正确检测，更加全面的表征监控视频中的客流状况，实现拥挤程度的检测，提高了算法检测的准确率。
-
公开(公告)号：CN109389305A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811160173.4
申请日：2018-09-30
Applicant: 南京地铁集团有限公司 , 南京地铁建设有限责任公司 , 东南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通区间乘客交通流状态判别方法，通过计算区间乘客交通流状态判别参数--区间断面满载率，通过区间乘客交通流状态参数的时间序列构建，构造状态参数有序样本序列，以最优分割聚类法进行类别划分，保证了样本的时序性与状态的连续性,将参数样本相近的统计时段归为一类，提出目标线路区间乘客交通流状态划分方案,并依据参数阈值进行区间乘客交通流状态类别判定，准确判别乘客交通流状态，有利决策者及时准确地掌握客流运行状态及其客流变化规律，为日常调度和工作做好准备。
-
公开(公告)号：CN109359844A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811160206.5
申请日：2018-09-30
Applicant: 南京地铁集团有限公司 , 南京地铁建设有限责任公司 , 东南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种多层次地铁运营安全风险测量方法，包括：运用因子分析法选取地铁运营风险评价指标，确定各指标的计算赋值方法，建立车站层级-线路层级-线网层级多层次风险评价指标体系，运用LEC评价法对地铁车站进行风险进行测量评价，再运用基于可拓理论的风险评价模型分别对车站层级、线路层级、线网层级进行评价，判断整体对象和单个指标所处的安全状态，为风险管控工作提供指导作用，克服目前安全风险评价过程中评价内容分散、服务的对象不明确、评价结果片面等问题，实现对地铁运营微观、中观、宏观的安全风险评价，提升风险评价方法的准确性、有效性、可操作性。
-
公开(公告)号：CN109299827A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811160201.2
申请日：2018-09-30
Applicant: 南京地铁集团有限公司 , 南京地铁建设有限责任公司 , 东南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于长短时记忆循环神经网络的城轨设备故障预测方法，通过对设备的故障进行分类、分析故障机理、分析故障特征的影响因素，并选取可量化的因素作为模型的输入，再对输入数据进行预处理，最后建立VPSO-LSTM的设备故障预测模型并对故障的预测性能进行检验分析，从而得到一种城轨设备故障预测的方法，能预测出设备在一段时间后发生故障的可能性，同时也能分析影响因素对设备无故障运行时间的影响，为科学的维修管理提供依据，大大提高了设备的可靠性，同时也降低了设备的管理成本。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109131449A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811162492.9
申请日：2018-09-30
Applicant: 南京地铁集团有限公司 , 南京地铁建设有限责任公司 , 东南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: B61L25/04
CPC classification number: B61L25/04
Abstract: 本发明公开了一种故障环境下城市轨道交通列车的辅助定位系统，包括RFID信息标签模块、RFID阅读器、红外发射器及红外传感器，通过使用RFID技术进行行驶区间内的车辆多重定位，不仅能够在列车行驶时检测到列车的位置信息、推算出行驶的速度、车辆行驶方向，还可以在列车通过后推算出列车行驶加速度，较为准确的评判出列车的动态运行状态，保证线路运输安全，实现列车安全间隔控制；同时采用红外感应技术和RFID技术共同完成停车定位操作，使列车在信号系统故障环境下能够及时将信息传给工作人员，降低信号系统故障带来的影响和损失，使列车停车进站较为准确，满足轨道交通企业对定位设备布设的实际需求。
-
公开(公告)号：CN118062069A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410216201.9
申请日：2024-02-27
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 中国铁路通信信号股份有限公司
IPC: B61L23/00
Abstract: 本发明提供一种铁路信号系统运行状态的确定方法、装置、设备和介质，该方法包括：获取铁路信号系统中目标设备的工作模式信息，其中，工作模式信息包括目标设备当前的工作模式，以及工作模式对应的时间段；获取工作模式对应的预设状态信息，其中，预设状态信息包括时间段内的阈值范围和变化趋势；获取目标设备在时间段内的电气特性数据；根据预设状态信息和电气特性数据的关系，确定铁路信号系统的运行状态，其中，运行状态包括正常或异常，解决了现有技术中根据铁路信号系统中设备的电气特性数据确定铁路信号系统运行状态的准确性低的技术问题，达到了准确确定铁路信号系统运行状态的技术效果。
-
公开(公告)号：CN116738323A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310987783.6
申请日：2023-08-08
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 中国铁路通信信号股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , B61L27/40 , B61L27/50
Abstract: 本发明公开了一种铁路信号设备的故障诊断方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取待诊断铁路信号设备的故障文本数据；对故障文本数据进行特征提取，确定故障文本数据的特征词权重序列及特征词向量矩阵；根据特征词权重序列、特征词向量矩阵及预先训练的三级故障识别模型，确定待诊断铁路信号设备的分类诊断结果。通过两种特征提取方式，确定出两个特征词序列化矩阵，结合建立的可针对不同故障类型问题设定相应权重参数的三级故障识别模型，对故障问题进行逐级划分，确定分类诊断结果。保留更为全面的故障文本数据的特征，实现了基于故障文本数据对故障问题的自动划分，提高了对铁路信号设备的故障分类识别的精度，提高了铁路信号设备运维效率。
-
公开(公告)号：CN114626484A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210336139.8
申请日：2022-04-01
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种道岔故障诊断方法，所述诊断方法包括：获取道岔故障诊断原始数据序列；对道岔故障诊断原始数据序列进行处理，得到训练数据；根据训练数据，对预先构建的道岔故障诊断模型进行训练；根据训练好的道岔故障诊断模型，对获取的待测道岔故障动作电流数据样本进行诊断。本发明提高了对道岔故障诊断的效率。
-
公开(公告)号：CN114429316A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210353407.7
申请日：2022-04-06
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种集中监测系统中的设备健康状态预测方法及系统，所述方法包括，收集特征数据并进行预处理；筛选出所述特征数据中的影响设备性能的特征参数；通过参数融合将多种特征参数融合为设备健康指数；根据所述设备健康指数构建预测模型；根据所述预测模型进行设备健康状态的预测；所述系统包括，预处理模块，用于收集特征数据并进行预处理；筛选模块，用于筛选出所述特征数据中的影响设备性能的特征参数；融合模块，用于通过参数融合将多种特征参数融合为设备健康指数；构建模块，用于根据所述设备健康指数构建预测模型；预测模块。本发明具有预测的设备运行趋势信息更加完整有效的效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
34
records
(took 0.068 seconds)
