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公开(公告)号：CN118941894A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411005736.8
申请日：2024-07-25
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/22 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种轻量化铁路货车零部件故障识别方法及系统，属于基于图像处理的故障识别技术领域，获取待识别的包含铁路货车零部件的图像；利用预先训练好的目标定位模型，对获取的待识别的包含铁路货车零部件的图像进行处理，得到图像中各个零部件的类别及位置信息，生成零部件细节图像；利用预先训练好的故障判别模型，对得到的零部件细节图像进行处理，得到图像中零部件是否故障及故障类别结果。本发明制作了多种类零部件故障数据库，解决了零部件故障样本不足的问题，采用基于深度学习的机器视觉方法对目标零部件进行定位识别，准确率高，使得算法在不同光照、不同背景、不同天气条件下均有较好的稳定性；模型小，参数少，具有更快的检测速度。
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公开(公告)号：CN114563476B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210189097.X
申请日：2022-02-28
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于导波衰减特性的无缝钢轨检测方法，所述方法针对钢轨不同部位选择施加激励信号，不需要复杂的模态分离算法；通过获取温度对超声导波衰减的影响函数进行缺陷检测，可以有效克服不同温度对导波信号的影响，提高检测的准确度；利用多个接收位置降低误检率和漏报率，进一步通过调整接收位置，较精确地定位缺陷区间，当激励位置和接收位置构成阵列时，使缺陷检测和定位更加方便快捷。因此，所述方法能够提高缺陷检测的可靠性和准确度，具有简单实用性。
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公开(公告)号：CN118731174A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410794880.8
申请日：2024-06-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于非线性超声导波及概率成像法的钢轨微裂纹定位方法，包括：根据钢轨检测区域，进行多传感器网络布局设计；基于非线性超声导波技术，计算传感网络中每条传感路径的相对非线性系数作为损伤因子；基于损伤因子，通过概率成像算法对钢轨检测区域内微裂纹进行定位成像；通过搭建的仿真模型对钢轨的微裂纹进行仿真实验，验证所述钢轨微裂纹定位方法的准确性。本发明实现了轨腰微裂纹的定位成像，为工程中对微裂纹的定点检测提供理论基础。
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公开(公告)号：CN116665143A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310467767.4
申请日：2023-04-27
Applicant: 国能铁路装备有限责任公司 , 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及图像分析领域，揭露一种铁路货车图像分析方法，包括：获取待分析铁路货车的货车图像，利用训练好的重构神经网络对货车图像进行重构，得到重构图像，计算重构图像与货车图像之间重构误差，根据重构误差，判定货车图像中是否存在状态异物；在货车图像中存在状态异物时，识别货车图像中的异物区域；查询待分析铁路货车的待检测零部件，并定位待检测零部件在货车图像中的零部件区域，对零部件区域进行故障检测，确定故障零部件的故障类型和关键区域，计算关键区域的异常得分，根据异常得分，确定故障零部件的异常区域；对异物区域、故障类型及异常区域进行信息融合，得到货车图像的分析结果。本发明可以提高铁路货车图像分析的实时性。
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公开(公告)号：CN116522217A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310304538.0
申请日：2023-03-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/241 , B61K9/08 , G06F18/213 , G06F30/20 , G06F30/15 , G06F17/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种铁路低接头不平顺劣化程度检测方法、系统及电子设备，属于铁路检测运维技术领域，计算列车经过不同状态钢轨时车轮的振动加速度响应；利用WPD‑EFD结合峭度阈值筛选，将由钢轨低接头不平顺引起的轮对振动响应从复杂的振动响应信号中解耦；对解耦出来的振动响应信号进行时域分析，结合Fisher准则筛选出振动响应信号中的敏感特征；将筛选出的敏感特征，结合车速作为检测钢轨低接头病害劣化程度的分类特征分别输入PSO‑SVM中，实现重载铁路低接头不平顺劣化程度的检测。本发明准确识别轨道低接头不平顺；对解耦出来的特征信号进行时域分析，利用Fisher准则筛选出5个敏感特征，结合车速作为检测钢轨低接头病害劣化程度的分类特征，通过PSO‑SVM对其进行识别分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115597811A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211404890.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 北京交通大学(CN)
Abstract: 本发明提供一种基于结构振动响应的传感器优化布置方法及系统，属于设备安全检测技术领域，包括：建立待监测结构的有限元模型，计算等效能量矩阵和等效能量矩阵对角线元素的平均值，从所有自由度出发，依次删去等效能量矩阵对角线上的最小值，同时删去其值代表的自由度，利用剩余自由度构造迭代矩阵，对迭代矩阵上的主对角元素进行排序，选出最小的元素并从模态矩阵中删去该元素对应的自由度向量，重复此步骤，直到剩余自由度的个数为所需布置的传感器数目，其中传感器将分别布置在剩余的自由度上。本发明不仅考虑了高能测点，提高了测点组合的抗噪性，还充分保证了测点组合的模态独立性和模态信息量，更适合实际工程实践中传感器优化布置的应用。
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公开(公告)号：CN109532940A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811313638.5
申请日：2018-11-06
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种高速无砟轨道的扣件松脱程度检测方法。该方法包括：获取高速无砟轨道上运行的车辆的轮对振动加速度信号，对轮对振动加速度信号进行Wigner-Ville分布计算，得到时频矩阵；计算出时频矩阵的能量值，根据时频矩阵的能量值与正常情况下的能量值的差值构建能量指标；根据能量指标的数值大小得到高速无砟轨道的扣件的松脱程度信息。本发明的方法通过建立车辆-轨道垂向耦合模型，仿真计算出扣件松脱下的车辆轮对振动响应，可以在扣件完全松脱前，识别出正在松脱的扣件区域和松脱的扣件个数。
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公开(公告)号：CN104590319B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201410257898.0
申请日：2014-06-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 异物侵入检测装置和异物侵入检测方法，单目相机配置成将监测范围内图像传输至图像采集处理系统；激光追踪控制系统配置成控制单点激光测距仪按旋转角度和俯仰角度旋转和俯仰，单点激光测距仪测量异物到单点激光测距仪的直线距离，将该直线距离传输至图像采集处理系统；图像采集处理系统根据接收的图像判断单目相机监测范围内是否出现疑似异物并在出现疑似异物时：获取疑似异物图像和疑似异物像点；计算疑似异物在相应单目相机的相机坐标中的位置及方位角；利用得出的位置和方位角计算用于单点激光测距仪的旋转角度和俯仰角度；图像采集处理系统利用其接收的直线距离和疑似异物图像复原异物实际位置和尺寸，判断疑似异物是否为侵入异物。
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公开(公告)号：CN104787084A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510179723.7
申请日：2015-04-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: B61K9/08
CPC classification number: B61K9/08
Abstract: 本发明公开一种铁路异物侵限检测系统及检测方法，该系统包括至少一个监控单元和与监控单元连接的嵌入式异物侵限检测单元，远程监控服务器；嵌入式异物侵限检测单元包括：图像采集芯片，用于实时采集监控单元拍摄的待检测铁路区域的图像数据；FPGA，用于通过背景差分逐帧判别所述图像数据中是否存在目标，若是则提取目标的特性组成目标的特征向量；微处理器，用于根据目标的特征向量对图像数据进行异物侵限判别；远程监控服务器，用于对各嵌入式异物侵限检测平台发送的报警信息进行确认并通知相关区域的列车。本发明所述技术方案识别速度快，检测效率高，报警准确，适合用于需要长距离铁路沿线异物侵限检测的场合。
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公开(公告)号：CN104590319A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201410257898.0
申请日：2014-06-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 异物侵入检测装置和异物侵入检测方法，单目相机配置成将监测范围内图像传输至图像采集处理系统；激光追踪控制系统配置成控制单点激光测距仪按旋转角度和俯仰角度旋转和俯仰，单点激光测距仪测量异物到单点激光测距仪的直线距离，将该直线距离传输至图像采集处理系统；图像采集处理系统根据接收的图像判断单目相机监测范围内是否出现疑似异物并在出现疑似异物时：获取疑似异物图像和疑似异物像点；计算疑似异物在相应单目相机的相机坐标中的位置及方位角；利用得出的位置和方位角计算用于单点激光测距仪的旋转角度和俯仰角度；图像采集处理系统利用其接收的直线距离和疑似异物图像复原异物实际位置和尺寸，判断疑似异物是否为侵入异物。
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