公开(公告)号：CN119239688A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411652356.3

申请日：2024-11-19

Applicant: 中车大连机车车辆有限公司

Inventor： 王娜 ,  蔡志伟 ,  王秀岩 ,  高磊 ,  郑一飞 ,  付俊男 ,  颜明 ,  李颜东 ,  任子豪 ,  王运宽

IPC: B61L15/00 ,  B61J3/12

Abstract: 本发明涉及一种领车器、列车领车方法及列车领车系统，涉及轨道交通领域。该领车器包括：传感器单元、通信单元和边缘计算单元。传感器单元配置用于采集铁路货运站场数据；通信单元配置用于接收控车主机发送的控车指令和列车行驶信息，控车指令包含列车领车作业信息；边缘计算单元配置用于根据列车领车作业信息将铁路货运站场数据输入到对应的状态监测算法模型，得到对应的待检测目标信息；将待检测目标信息和列车行驶信息输入到行为预测算法模型，得到列车行驶决策建议。通过本发明实施例，解决了列车领车作业过程中，无法智能监测列车行驶前方路况，只能人工观察列车行驶方向路况，带来的安全风险、路况观察不准确和作业效率低等问题。

公开(公告)号：CN117518187A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311473615.1

申请日：2023-11-07

Applicant: 中车大连机车车辆有限公司

Inventor： 宋杨 ,  蔡志伟 ,  贾峰 ,  高磊 ,  王秀岩 ,  郑一飞 ,  王娜 ,  王莹

IPC: G01S17/86 ,  G01S17/931

Abstract: 本发明涉及轨道车辆技术领域，具体涉及一种封闭场景下轨道车辆行进方向障碍物识别方法。一种封闭场景下轨道车辆行进方向障碍物识别方法，通过区段精准定位和机车车辆轴头码盘的结合实现机车车辆厘米级实时精准定位，且将机车车辆的厘米级实时精准定位信息和高精度先验地图结合，实现实时进行障碍物有效范围的计算，以及实时检测障碍物的位置信息，实现障碍物在机车车辆行进方向的有效识别，以保障无人驾驶机车车辆的安全运行，适用于封闭场景下，无人驾驶的轨道车辆障碍物检测，检测准确度高。

公开(公告)号：CN117492053A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311444383.7

申请日：2023-11-01

Applicant: 中车大连机车车辆有限公司

Inventor： 王娜 ,  冀文轩 ,  高磊 ,  宋杨 ,  郑一飞 ,  任子豪 ,  李颜东

IPC: G01S19/44 ,  G01C21/16 ,  G01S17/06 ,  G01S17/86 ,  G01S17/66 ,  H04L67/12 ,  H04L67/52

Abstract: 本公开提供了一种封闭场景轨道车辆跟踪及定位系统，包括：定位传感器和组合导航系统，组合导航系统利用RTK定位技术获得封闭场景内的RTK数据，定位传感器扫描得到封闭场景内的点云数据并获取组合导航系统内置IMU数据，依据RTK数据、点云数据和IMU数据构建封闭场景内的全场景高精度地图；在卫星信号稳定情况下，组合导航系统根据当前RTK数据以对车辆进行定位；在卫星信号不稳定情况下，定位传感器扫描周围环境并与全场景高精度地图对比，以对车辆进行定位。本发明利用RTK定位数据与基于全局高精度地图进行重定位方式，不论是否存在卫星信号遮挡或是缺少可参考特征点的空旷区域均可满足厘米级的定位精度。

公开(公告)号：CN119540928A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411722122.1

申请日：2024-11-27

Applicant: 中车大连机车车辆有限公司

Inventor： 付俊男 ,  蔡志伟 ,  王秀岩 ,  高磊 ,  王娜 ,  郑一飞 ,  颜明 ,  臧擎 ,  任子豪 ,  李颜东

IPC: G06V20/59 ,  A61B5/18 ,  A61B5/00 ,  G08B21/06 ,  G08B21/18 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/74 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，提出一种机车司机疲劳状态检测方法，其包括以下步骤：S1、建立机车司机疲劳状态的用户图像样本数据集并标记；S2、输入生成对抗网络模型，训练生成对抗网络模型的生成器和判别器以进行数据扩充；S3、数据扩充后分别输入特征提取模型、特征降维模型和分类器模型进行模型训练，得到训练完成的用户图像样本模型；S4、基于训练完成的用户图像样本模型，实时监测机车司机的疲劳等级，并给出安全措施。本方案基于生成对抗网络，有效扩充训练数据集，特征提取模型的训练效率得到显著提升，训练过程的收敛速度加快，缩短了模型开发周期，特征降维模型的优化提升了数据重构质量，分类器的改进提高了分类精度。

公开(公告)号：CN119296075A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411394579.4

申请日：2024-10-08

Applicant: 中车大连机车车辆有限公司

Inventor： 郑一飞 ,  蔡志伟 ,  高磊 ,  王秀岩 ,  宋杨 ,  王娜 ,  颜明 ,  付俊男 ,  李颜东 ,  任子豪

IPC: G06V20/58 ,  G06V20/56 ,  G06V10/28 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明一种机车视觉入侵检测方法，包括以下步骤：采用遮挡检测算法判断机车运行现场的相机摄像头是否大面积遮挡，当不存在大面积遮挡时，机车启动进入运行状态；采用轨道检测方法，实现对机车运行时的轨道检测，当检测到运行轨道时，产生轨道掩码；当检测不到运行轨道时，当机车启动时相机摄像头不存在大面积遮挡时，机车继续运行，产生安全区域掩码；当检测到轨道掩码或安全区域掩码时，采用障碍物检测方法对机车运行前方是否存在障碍物进行检测，当检测到机车前方障碍物时，基于入侵条件实现轨道和障碍物空间关系的判断，实现机车视觉是否存在障碍物的入侵。该方法为自动驾驶机车的安全生产提供有力保障。