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公开(公告)号：CN116206171A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211582797.1
申请日：2022-12-08
Applicant: 国能铁路装备有限责任公司 , 北京交通大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及故障检测技术，揭露了车辆异物故障检测方法、装置、电子设备以及存储介质，所述方法包括：获取训练样本，对训练样本进行裁剪及拼接，得到训练图像；利用预构建的生成对抗网络模型对训练图像进行图像重构，得到生成图像；利用预设的损失函数、训练图像及生成图像对生成对抗网络模型进行优化训练，得到目标生成对抗网络模型；获取待检测车辆图像，利用目标生成对抗网络模型对待检测车辆图像进行编码，得到潜向量；根据潜向量计算异常值评分，当异常值评分大于预设评分阈值时，判定待检测车辆图像对应的车辆存在异物故障。本发明可以在各种天气条件下识别车辆异物故障，减少对训练样本均衡性的依赖，实现了较高程度自主的车辆异物识别。
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公开(公告)号：CN114037750A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111130631.1
申请日：2021-09-26
Applicant: 北京交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种轨道虚拟应答器的实现方法。该方法包括：搭建布置在列车端的车载图像采集和处理系统，利用所述车载图像采集和处理系统采集列车运行过程中前视视角和侧方视角的行车记录图像集；利用改进的YOLOv3网络对所述行车记录图像集进行实时目标检测，获取列车的轨道运行线路上既有标志物的类别和位置信息；基于改进的CRNN网络根据所述既有标志物的位置信息对所述行车记录图像集进行内容识别，获取列车的轨道运行线路上既有标志物的文本信息。本发明使用了机器视觉方法对线路上既有标志物进行位置的检测和内容的识别，可以用于轨道交通车辆运行过程中的应答定位，彻底摆脱了对地面应答器和卫星的依赖，实现了完全自主的列车应答定位。
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公开(公告)号：CN106741008B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201611255897.8
申请日：2016-12-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: B61L23/04
Abstract: 本发明提供了一种铁路线路异物识别方法及系统，该系统包括：静态滞空平台，对获取到的第一图像信息进行处理得到第一组线路数据；动态滞空平台，对获取到的第二图像信息进行处理得到第二组线路数据；多个监控装置，对获取到的铁路线路的第三图像信息进行处理得到第三组线路数据；异物识别装置分别与静态滞空平台、动态滞空平台，多个监控装置通信连接，根据任意一组线路数据判断铁路线路是否存在异物，如果判断出存在异物，对线路数据中的至少两组数据进行融合处理，得到第一处理结果并生成报警信号。该系统检测尺度多样化，能够实现全方位检测并且处理得到的异物信息更加全面，缓解了现有技术中检测尺度单一，获取的信息不够全面的技术问题。
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公开(公告)号：CN109460787B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201811261791.8
申请日：2018-10-26
Abstract: 本申请提供一种入侵检测模型建立方法、装置及数据处理设备，方法包括：获取从铁路沿线采集的多个训练图像；分别对多个训练图像进行HOG特征提取，获得各训练图像的第一图像特征；将多个训练图像和图像标签输入改进AlexNet网络结构的卷积神经网络进行训练；针对每个训练图像，通过卷积神经网络提取第二图像特征，并根据该训练图像的第一图像特征及第二图像特征的组合进行分类训练。通过对图像进行HOG特征提取并结合改进AlexNet网络结构的模型提取的图像特征一起进行分类训练，从而使得训练得到的入侵检测模型能够有针对性地从画面中判断出是否存在入侵行人，拥有较高的识别准确性，并且不易受到光线等环境因素的影响。
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公开(公告)号：CN107253485B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201710342757.2
申请日：2017-05-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 一种异物侵入检测方法和异物侵入检测装置，所述方法包括步骤：利用红外相机获取监测范围内的红外图像并将其传输至图像采集处理系统；图像采集处理系统根据红外图像来确定在红外相机的监测范围内是否出现疑似异物；出现疑似异物时，使激光光源与可见光相机聚焦到监测范围内的疑似异物上并利用激光光源对疑似异物进行激光补光；获取疑似异物的可见光图像并将其传输至图像采集处理系统；图像采集处理系统将可见光图像与红外图像中的疑似异物区域图像进行图像配准与融合；利用融合后图像提供疑似异物信息，利用疑似异物信息对疑似异物进行特征提取与分类，实现疑似异物的自动识别与报警，能够在光线暗、烟云密布、能见度低时获得丰富完整的图像信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109460787A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811261791.8
申请日：2018-10-26
Abstract: 本申请提供一种入侵检测模型建立方法、装置及数据处理设备，方法包括：获取从铁路沿线采集的多个训练图像；分别对多个训练图像进行HOG特征提取，获得各训练图像的第一图像特征；将多个训练图像和图像标签输入改进AlexNet网络结构的卷积神经网络进行训练；针对每个训练图像，通过卷积神经网络提取第二图像特征，并根据该训练图像的第一图像特征及第二图像特征的组合进行分类训练。通过对图像进行HOG特征提取并结合改进AlexNet网络结构的模型提取的图像特征一起进行分类训练，从而使得训练得到的入侵检测模型能够有针对性地从画面中判断出是否存在入侵行人，拥有较高的识别准确性，并且不易受到光线等环境因素的影响。
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公开(公告)号：CN107253485A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710342757.2
申请日：2017-05-16
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: B61L23/041 , G06K9/4671 , G06K9/6202 , G06K9/6267 , G06T7/254 , G06T2207/10016 , G06T2207/10048 , G06T2207/30236
Abstract: 一种异物侵入检测方法和异物侵入检测装置，所述方法包括步骤：利用红外相机获取监测范围内的红外图像并将其传输至图像采集处理系统；图像采集处理系统根据红外图像来确定在红外相机的监测范围内是否出现疑似异物；出现疑似异物时，使激光光源与可见光相机聚焦到监测范围内的疑似异物上并利用激光光源对疑似异物进行激光补光；获取疑似异物的可见光图像并将其传输至图像采集处理系统；图像采集处理系统将可见光图像与红外图像中的疑似异物区域图像进行图像配准与融合；利用融合后图像提供疑似异物信息，利用疑似异物信息对疑似异物进行特征提取与分类，实现疑似异物的自动识别与报警，能够在光线暗、烟云密布、能见度低时获得丰富完整的图像信息。
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公开(公告)号：CN119810562A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510040872.9
申请日：2025-01-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供一种铁路入侵目标分类模型的训练方法、电子设备及存储介质，针对训练样本集中的每一铁路入侵目标类别，迭代以下步骤指定轮次以训练生成铁路入侵目标分类模型：通过待训练模型的特征提取层提取查询样本图像的第一特征提取结果和每张支持样本图像的第二特征提取结果；对第二特征提取结果进行修正，以获取第三特征提取结果；确定出支持样本图像属于实际铁路入侵目标类别的概率值；基于概率值和交叉熵损失函数进行反向传播，以更新所有铁路入侵目标类别对应的类中心所构成的类中心矩阵，用以在样本稀少分类类别开放总数不固定的条件下，训练生成识别精确的铁路入侵目标分类模型，并且模块具有对新分类类别的扩展性好。
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公开(公告)号：CN119810452A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510040871.4
申请日：2025-01-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种基于循环一致的铁路入侵目标语义分割模型的训练方法，其中，方法包括通过特征提取网络分别提取查询样本图像的查询样本特征以及k个支持样本图像的k个支持样本特征；通过特征对齐模块对查询样本特征和多个支持样本特征分别进行自对齐处理，将自对齐后的查询样本特征和第k个支持样本特征进行交叉对齐；通过掩码匹配模块基于k个查询交叉特征和n个掩码建议，确定出支持原型；通过掩码匹配模块基于k个支持交叉特征和对应的标准掩码结果，确定出n个查询原型；通过掩码匹配模块基于支持原型、n个查询原型和n个掩码建议，确定出查询样本图像对应的预测掩码结果。
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公开(公告)号：CN119625625A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411564738.0
申请日：2024-11-05
Applicant: 国能朔黄铁路发展有限责任公司 , 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及重载铁路边坡监测技术领域，特别地涉及一种重载铁路边坡监测系统、方法、装置、设备、介质和产品，其中系统包括：光纤单元，铺设于边坡，响应于边坡的振动状态生成监测信号；监控单元，连接于光纤单元，响应于监测信号确定振动位置，获取振动位置的边坡图像，对振动位置的边坡图像进行神经网络识别，生成边坡监测结果；摄像单元，设置于边坡，连接于监控单元，用于将边坡图像发送至监控单元；当发生山体滑坡时，光纤单元能够迅速感知到振动，监控单元立即确定振动位置并联动摄像单元获取图像，经过神经网络识别后，能够及时发出报警信息。
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