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公开(公告)号：CN114140731A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111494822.6
申请日：2021-12-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/48 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了一种牵引变电所异常检测方法，包括首先建立异常检测数据集，并计算该数据集的背景条件聚类，通过构建一个距离特征提取模型对输入图像进行深度特征内距离信息提取，然后构建一个异常检测模型，并使用距离特征对该检测模型进行训练，模型的输出为输入图像对应的异常得分图，最后对该得分图进行二值化和统计分析获得异常检测结果，包括是否出现异常和异常出现的位置，同时通过对检测模型进行在线更新，使其能够适应变电所环境变化。基于本发明的技术方案，能够有效满足牵引变电所异常检测的需要。
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公开(公告)号：CN112557832B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110202497.5
申请日：2021-02-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种全并联AT供电方式下的分支直接供电牵引网故障测距方法，该方法包括采集牵引网故障时变电所、AT所和分区所的故障数据；判断故障数据是否满足T‑R故障条件；判断电流比是否满足分支直接供电牵引网故障发生条件；计算变电所电抗，基于分支直接供电牵引网电抗‑距离对应关系计算分支直接供电牵引网故障距离；采用AT中性点吸上电流比或横联线电流比故障测距原理计算全并联AT供电牵引网故障距离。本发明不依赖新增设备，解决了全并联AT供电方式下的分支直接供电牵引网故障测距的不足，大大减轻了分支直接供电牵引网故障的巡查工作量，提高了故障查找速度，减少了影响行车的可能。
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公开(公告)号：CN111313384B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202010142313.6
申请日：2020-03-04
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种高速铁路牵引网故障选跳保护方法，当牵引网发生故障时，变电所、AT所和分区所的下行侧馈线保护装置根据下行侧纵联电流保护判据各自判断故障是否在下行侧，若是，则各所分别断开供电臂下行侧的馈线断路器，完成牵引网下行侧故障的选跳保护，否则不跳开下行侧断路器；当牵引网发生故障时，变电所、AT所和分区所的上行侧馈线保护装置根据纵联电流保护判据各自判断故障是否在上行侧，若是，则各所分别断开供电臂上行侧的馈线断路器，完成牵引网上行侧故障的选跳保护，否则不跳开上行侧断路器。本发明实现牵引网故障后供电臂的选跳保护、缩短故障判别和跳闸时间，以及提高了继电保护的选择性和灵敏性。
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公开(公告)号：CN112557832A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202110202497.5
申请日：2021-02-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种全并联AT供电方式下的分支直接供电牵引网故障测距方法，该方法包括采集牵引网故障时变电所、AT所和分区所的故障数据；判断故障数据是否满足T‑R故障条件；判断电流比是否满足分支直接供电牵引网故障发生条件；计算变电所电抗，基于分支直接供电牵引网电抗‑距离对应关系计算分支直接供电牵引网故障距离；采用AT中性点吸上电流比或横联线电流比故障测距原理计算全并联AT供电牵引网故障距离。本发明不依赖新增设备，解决了全并联AT供电方式下的分支直接供电牵引网故障测距的不足，大大减轻了分支直接供电牵引网故障的巡查工作量，提高了故障查找速度，减少了影响行车的可能。
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公开(公告)号：CN103592573A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310571718.1
申请日：2013-11-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01R31/08
CPC classification number: Y04S10/522
Abstract: 本发明属于电气工程领域，具体涉及高速铁路供电牵引网的分区所处上下行牵引网不处于并联状态的故障测距方法,用以判断此状态下的故障类型、方向并且对故障点进行精确定位。本发明定义上下行电流比，根据上下行电流比故障测距原理和电抗法测距进行故障的距离测定，解决了既有故障测距系统不能对分区所处上下行牵引网不处于并联状态测距的问题，同时，能够准确判断故障上下行和故障类型，给出正确的故障距离，查找故障点迅速，能够保障高速铁路供电牵引网迅速恢复供电。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117741233A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311769518.7
申请日：2023-12-20
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01R19/175 , G01R23/16
Abstract: 本发明属于电气化铁路牵引供电技术领域，具体的说是涉及一种馈线电流存在电力机车负荷电流的识别方法及装置。本发明采用数学形态学分离出牵引变电所馈线电流中的形态学谐波波形，统计形态学谐波波形在四分之一周波时间窗的过零点次数，判断馈线电流是否存在电力机车负荷电流，有助于继电保护基于判断结果采取闭锁或抑制措施，提高继电保护的可靠性、灵敏性，保障牵引供电系统的安全可靠运行。
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公开(公告)号：CN115575767B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202211349388.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种双边直接供电方式的复线牵引网故障测距系统及方法，属于电气化铁路牵引供电技术领域，系统包括：第一馈线电流检测模块、第二馈线电流检测模块、时钟同步模块、数据交换通道模块、第一电流比计算模块、第二电流比计算模块、第一故障距离计算模块和第二故障距离计算模块；所述方法实现了双边直接供电方式的复线牵引网的故障上下行的判别逻辑和故障测距，本发明解决了双边直接供电方式的复线牵引网故障的测距问题。
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公开(公告)号：CN111507975B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010324733.6
申请日：2020-04-23
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供一种牵引变电所户外绝缘子异常检测方法。涉及计算机视觉、模式识别与智能系统技术领域。分别构建绝缘子定位网络与绝缘子图像生成网络的数据集；构建了一个绝缘子定位网络，通过训练使网络获得对图像中绝缘子定位能力；构建了一个绝缘子图像生成网络，通过训练使其获得对绝缘子图像重建能力；将牵引变电所图像输入网络模型；通过绝缘子定位网络对绝缘子进行定位，提取绝缘子图像；对绝缘子进行异常检测，绝缘子图像生成网络对每张图片给予一个异常分数。设置一个异常判断阈值，若异常分数超过设置的阈值，则判断为异常样本，若低于阈值，则判断为正常样本。最后对判定的异常图像及其生成图像进行特征提取，对比两者差异定位出异常区域。
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公开(公告)号：CN109993770A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910280578.X
申请日：2019-04-09
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种自适应时空学习与状态识别的目标跟踪方法。本发明涉及计算机视觉、人工智能、模式识别技术领域。包含目标检测网络，目标恢复与状态识别网络，空间特征提取网络和时间特征提取网络。然后在网络离线训练过程中，使用生成的目标训练集对网络进行训练，使得网络初始具备了相应的目标检测和识别能力。跟踪过程中，通过空间特征提取网络获取目标丰富的空间特征，再经过时间特征提取网络获取目标的时间变化特征，使得其判别的目标置信度更能反映目标的准确位置，通过将具有最大置信度的候选图像块作为目标图像块，并将其对应的位置作为目标所在的位置，完成目标定位，从而实现对目标对象的跟踪。
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公开(公告)号：CN104637052B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201510031269.0
申请日：2015-01-22
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明提供了一种基于目标引导显著性检测的对象跟踪方法，属于计算机视觉技术领域。它能解决对刚性和非刚性目标对象长时间实时稳定的跟踪问题。主要步骤为：目标选取，从初始图像中选择并确定要跟踪的目标对象。目标选取过程可以通过运动目标检测方法自动提取，也可以通过人机交互方法手动指定。图像输入：在实时处理情况下，提取通过摄像头采集并保存在存储区的视频图像，作为要进行跟踪的输入图像。再分别执行执行短时跟踪：目标引导显著性检测和目标定位。该方法利用灰度直方图将目标和场景的信息融合到显著性计算中，在短时跟踪失败的情况下首先根据这种显著性计算方法得到显著图，然后通过搜索计算最大目标置信度值对目标进行定位。
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