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公开(公告)号：CN112964195A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110153629.X
申请日：2021-02-04
Applicant: 暨南大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种基于激光三角法的供电轨几何参数综合检测方法及系统，该方法包括以下步骤：获取轨道轮廓数据步骤：基于激光三角法获取轨道轮廓数据；采集轨道数据步骤：配合编码轮里程定位进行采集供电轨的轨道数据；综合滤波处理步骤：对供电轨的轨道数据进行综合滤波处理以及误差修正处理。相比以往的供电轨参数检测采用人工检测的方式，本发明采用激光传感器采集轨道数据，实现了供电轨参数的高效、动态采集，运用基于供电轨几何轮廓特征的的综合滤波处理与误差修正算法，消除了激光三角法容易出现的误差，得到准确平滑的供电轨轨道轮廓，精确度高，抗干扰能力强。
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公开(公告)号：CN111461288A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010134045.3
申请日：2020-03-02
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种轨道几何参数全速段检测方法及系统，该方法的步骤包括：基于搭建的标准轨道，运行搭载四点弦测法与惯性基准法的轨道检测车，对轨道几何参数进行检测，建立轨道几何参数数据库；对检测数据进行异常值的识别与修正，采用区间归一化法对检测数据进行归一化处理，完成检测数据的预处理；搭建模糊神经网络并进行网络训练；检查神经网络，对网络节点参数进行深度调整；封装网络模型。本发明将深度学习技术与现代轨道几何参数检测研究有机结合，具有较高的检测精度和鲁棒性，同时将检测区段进行进一步的扩展，使其适用于列车运行的全速段，实现高低轨向的高精度检测。
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公开(公告)号：CN111307078A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010106317.9
申请日：2020-02-21
Applicant: 暨南大学
IPC: G01B11/30
Abstract: 本发明公开了一种基于四点弦测法的轨道不平顺检测方法及系统，该方法的步骤包括：二维激光传感器对槽型轨进行扫描成像，采用综合滤波方法进行数据处理，提取槽型轨轨面特征点；微控制器控制二维激光传感器与编码轮同步触发，将编码轮采集到的里程与上位机中计算得到的轨距点坐标进行实时存储；采用四点弦测法检测轨道的高低不平顺和轨向不平顺。本发明将激光三角法与四点弦测法结合，解决了小车在检测过程中因蛇形运动、振动造成检测误差的问题，实现了非接触式实时动态精准测量槽型轨几何参数，提高了采集数据的准确度和检测精度。
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公开(公告)号：CN101458822B
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN200810220611.1
申请日：2008-12-30
Applicant: 暨南大学
CPC classification number: G03H1/0808 , G03H2210/45
Abstract: 本发明公开了一种3D模型的计算全息图快速生成方法，在世界坐标系中的三角面片经过平移和一系列的旋转后，变换到“标准位置”，同时，对三角面片实施的变换，同样在全息面上进行，使全息面与物面中的三角面片的相对位置在三角面片坐标变换后保持不变。通过菲涅耳衍射积分公式推导出全息面上任意一点光场与三角面片顶点光场间的关系，然后将特定三角面片顶点坐标和光场代入公式求出全息面上各采样点光场。本发明极大地节省了计算量、避免了物面的采样误差且可生成任意分辨率的计算全息图。
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公开(公告)号：CN113935181B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111235319.9
申请日：2021-10-22
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于匹配客流的列车模拟运行优化系统构建方法，涉及城市轨道交通领域，以乘客等待时间与城市轨道交通运营成本总和最小为目标，通过列车模拟运行模型模拟列车运行，验证列车调度运行方案的可行性，获得多个初始列车数目序列对应的列车调度运行可行方案，且通过乘客等待时间、城市轨道交通运营成本、线路断面满载率、各站点列车满载率多个分析角度综合评估列车调度运行方案优劣，选取最优列车调度运行方案，从而实现列车调度运行方案的可行性，并进一步优化轨道交通线路的运行调度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113312715B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110503172.0
申请日：2021-05-10
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种有轨电车槽型轨扭曲不平顺预测方法，该方法包括以下步骤：轨道轮廓数据检测步骤：基于激光传感器采集轨道的断面轮廓数据，对断面轮廓数据进行修正处理得到轨道轮廓图像；扭曲不平顺值计算步骤：建立坐标，得到轨道点的三维坐标，基于各轨道点相对坐标计算扭曲不平顺值；扭曲不平顺值序列预测分析步骤：根据扭曲不平顺值预测非等时间距灰色得到扭曲不平顺值序列，评价预测误差，扭曲不平顺值序列经过评价合格后，用于预测未来扭曲不平顺值发展趋势。本发明与传统的人工检测相比，提高了有轨电车槽型轨扭曲不平顺检测精度，实现了对轨道扭曲不平顺变化趋势的预测。
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公开(公告)号：CN112964195B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110153629.X
申请日：2021-02-04
Applicant: 暨南大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种基于激光三角法的供电轨几何参数综合检测方法及系统，该方法包括以下步骤：获取轨道轮廓数据步骤：基于激光三角法获取轨道轮廓数据；采集轨道数据步骤：配合编码轮里程定位进行采集供电轨的轨道数据；综合滤波处理步骤：对供电轨的轨道数据进行综合滤波处理以及误差修正处理。相比以往的供电轨参数检测采用人工检测的方式，本发明采用激光传感器采集轨道数据，实现了供电轨参数的高效、动态采集，运用基于供电轨几何轮廓特征的的综合滤波处理与误差修正算法，消除了激光三角法容易出现的误差，得到准确平滑的供电轨轨道轮廓，精确度高，抗干扰能力强。
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公开(公告)号：CN114394089A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111518404.6
申请日：2021-12-13
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种轨道清洁车辅助驾驶方法及系统，该方法包括主控模块通过多线激光雷达获取轨道清洁车车外的三维图像，通过双目摄像头获取轨道清洁车车外的视觉图像，对三维图像采用与视觉图像进行处理，从而实现对障碍物类型的识别、对障碍物进行追踪、计算障碍物相对轨道清洁车的实时距离，进而实现轨道清洁车正常行驶或遇到障碍物时的速度控制，大大降低驾驶员的工作量，实现轨道清洁车的辅助驾驶。
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公开(公告)号：CN110781896A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910989410.6
申请日：2019-10-17
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种轨道垃圾识别方法、清洁方法、系统、资源配置方法，所述轨道垃圾识别方法，包括步骤：获取轨道视频流；逐帧分解视频流，并对每帧图像进行预处理以过滤图像噪声，所述预处理包括Cohen-Sutherland裁剪，将预处理后的图像输入已训练的垃圾识别模型，图像样本特征提取、多尺度预测、边界框预测以识别垃圾；通过多标签分类将识别的垃圾分类；通过非极大值抑制去掉多次检测到的同一垃圾的边界框。本发明通过Cohen-Sutherland裁剪对图像进行简化，只保留两侧轨道之间的图像信息，移除环境因素对图像的影响，并进一步图像检测度，提高图像检测性能。
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