-
公开(公告)号：CN111721272A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010567367.7
申请日：2020-06-19
Applicant: 上海铁路北斗测量工程技术有限公司 , 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于椭球面计算的工程表面测量方法，包括以下步骤：S1、将大地面上的各样点空间坐标通过高斯坐标转换至地球椭球面上，得到各样点的大地坐标；S2、根据各样点的大地坐标，通过点位关系确定地球椭球面上的待测工程区域范围；S3、根据各样点的大地坐标，计算待测工程区域的子午圈曲率半径及卯酉圈曲率半径；S4、根据椭球子午圈曲率半径及卯酉圈曲率半径，计算待测工程区域的面积；本发明适用于大面积或地形起伏大的工程表面积计算，并解决了现有投影方法将测量观测值投影到平面上再进行表面积计算，测量观测值投影到平面会产生投影误差，影响工程表面积计算的问题。
-
公开(公告)号：CN112164081A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011061251.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 西南交通大学 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载LiDAR点云铁路横断面轮廓提取方法，其包括S1、对车载LiDAR系统获取的GPS和IMU数据进行联合解算，获得移动平台的POS数据作为POS线；S2、根据POS线上的数据点及其邻域构成曲线，对车载LiDAR点云进行切割，得到铁路横断面；S3、采用Alpha Shapes算法提取铁路横断面的轮廓。本方案基于POS线提取的铁路横断面结合Alpha Shapes算法实现了铁路横断面点云数据的轮廓提取，整个过程不涉及复杂的算法，可以降低操作难度，提高数据处理时间，由于数据来源与真实采集的铁轨数据，具有高精度、高可靠性的特点。
-
公开(公告)号：CN112164080A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011056655.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 西南交通大学 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载LiDAR点云铁路轨顶点提取方法，其包括S1、对车载LiDAR系统获取的GPS和IMU数据进行联合解算，获得移动平台的POS数据作为POS线；S2、根据POS线上的数据点及其邻域构成曲线，对车载LiDAR点云进行切割，得到铁路横断面；S3、将POS线上正对铁路横断面上的数据点投影至铁路横断面上，并采用阈值提取方法，将铁路横断面上的所有点云与投影点进行对比，提取出轨顶点。通过对本方案进行实验及分析评价结果显示，本方案实现了铁路轨顶点的精确提取，具有高精度的特点，丰富了铁路场景下点云数据处理算法的种类，对其他各类铁路地物信息的提取具有一定的参考和借鉴价值。
-
公开(公告)号：CN112164080B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202011056655.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 西南交通大学 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载LiDAR点云铁路轨顶点提取方法，其包括S1、对车载LiDAR系统获取的GPS和IMU数据进行联合解算，获得移动平台的POS数据作为POS线；S2、根据POS线上的数据点及其邻域构成曲线，对车载LiDAR点云进行切割，得到铁路横断面；S3、将POS线上正对铁路横断面上的数据点投影至铁路横断面上，并采用阈值提取方法，将铁路横断面上的所有点云与投影点进行对比，提取出轨顶点。通过对本方案进行实验及分析评价结果显示，本方案实现了铁路轨顶点的精确提取，具有高精度的特点，丰富了铁路场景下点云数据处理算法的种类，对其他各类铁路地物信息的提取具有一定的参考和借鉴价值。
-
公开(公告)号：CN112164081B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202011061251.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 西南交通大学 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载LiDAR点云铁路横断面轮廓提取方法，其包括S1、对车载LiDAR系统获取的GPS和IMU数据进行联合解算，获得移动平台的POS数据作为POS线；S2、根据POS线上的数据点及其邻域构成曲线，对车载LiDAR点云进行切割，得到铁路横断面；S3、采用Alpha Shapes算法提取铁路横断面的轮廓。本方案基于POS线提取的铁路横断面结合Alpha Shapes算法实现了铁路横断面点云数据的轮廓提取，整个过程不涉及复杂的算法，可以降低操作难度，提高数据处理时间，由于数据来源与真实采集的铁轨数据，具有高精度、高可靠性的特点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113916179B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111527686.6
申请日：2021-12-15
Applicant: 北京讯腾智慧科技股份有限公司 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种公路铁路两用桥梁线形自动测量系统及方法。所述系统包括：安装在公路桥面每个监测点处用于定位的GNSS接收机和用于测量其安装支架倾角的倾角计，安装在监测点下方铁路桥面上用于测量铁路桥面与公路桥面距离的激光测距器，还包括安装在监测中心的上位机，用于接收所述GNSS接收机、倾角计和激光测距器发送的数据，并基于所述数据计算监测点的位置坐标，从而得到公路桥面线形和铁路桥面线形。本发明通过实时测量桥面线性数据，能够及时了解桥梁形变规律，以及外部环境对桥梁线形的影响规律等，能够为线路养护维修提供有力的数据支持。
-
公开(公告)号：CN113916179A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111527686.6
申请日：2021-12-15
Applicant: 北京讯腾智慧科技股份有限公司 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种公路铁路两用桥梁线形自动测量系统及方法。所述系统包括：安装在公路桥面每个监测点处用于定位的GNSS接收机和用于测量其安装支架倾角的倾角计，安装在监测点下方铁路桥面上用于测量铁路桥面与公路桥面距离的激光测距器，还包括安装在监测中心的上位机，用于接收所述GNSS接收机、倾角计和激光测距器发送的数据，并基于所述数据计算监测点的位置坐标，从而得到公路桥面线形和铁路桥面线形。本发明通过实时测量桥面线性数据，能够及时了解桥梁形变规律，以及外部环境对桥梁线形的影响规律等，能够为线路养护维修提供有力的数据支持。
-
公开(公告)号：CN217442547U
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202123145698.0
申请日：2021-12-15
Applicant: 北京讯腾智慧科技股份有限公司 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本实用新型提供一种公路铁路两用桥梁线形自动测量系统。所述系统包括：安装在公路桥面每个监测点处用于定位的GNSS接收机和用于测量其安装支架倾角的倾角计，安装在监测点下方铁路桥面上用于测量铁路桥面与公路桥面距离的激光测距器，还包括通信单元，用于将GNSS接收机、倾角计和激光测距器的输出数据发送到云服务器。本实用新型通过实时测量桥面线性数据，能够及时了解桥梁形变规律，以及外部环境对桥梁线形的影响规律等，能够为线路养护维修提供有力的数据支持。
-
公开(公告)号：CN115758289B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310036678.4
申请日：2023-01-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/25 , G10L25/30 , G10L25/51 , B61K9/08 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/27 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08 , G01H17/00 , G01P15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习神经网络的钢轨波磨识别方法，包括如下步骤：数据采集；数据类别划分和预处理：通过线性插值的方法将车载数据和实际的钢轨波磨数据一一对应，并进一步划分为训练数据集和测试数据集；计算1/3倍频程的振动‑噪声频谱并作为模型的输入；训练多任务学习钢轨波磨检测神经网络模型；将测试集数据输入到训练好的模型中，输出波磨识别结果。本发明方法能够实现多任务检测，即同时识别钢轨波磨的波长和波深信息，从而判断钢轨波磨的类别和严重程度，帮助铁路运维人员制定更有针对性的养护维修措施，本发明方法具有更高的检测效率和便携性，降低了检测人力物力成本。
-
公开(公告)号：CN112529044B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011305494.6
申请日：2020-11-20
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于车载LiDAR的铁路接触网提取分类的方法，其包括采用基于空间距离属性的聚类分割算法分割出非地面点云数据；采用多尺度自适应特征分类算法对非地面点数据进行粗分类；采用DBSCAN算法对粗分类得到的点云数据进行聚类，并统计每个聚类簇中点云的数量，保留点云的数量最多的前三个聚类簇；获取三个聚类簇中每个点云在Z方向上的值，计算每个聚类簇在Z方向的Z均值，并将Z均值最大的聚类簇作为承力索点云数据；以承力索点云数据为参考，计算另外两个聚类簇的点云数据与承力索点云数据在XOY平面上的欧式距离；采用欧式距离较小的聚类簇作为接触线点云数据，另外一个聚类簇作为回流线点云数据。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
15
records
(took 0.039 seconds)
