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公开(公告)号:CN119090839B
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202411189240.0
申请日:2024-08-28
Applicant: 北京建筑大学 , 北京智弘通达科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/80 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/096
Abstract: 一种铁轨异常扣件多源信息融合的智能检测方法,包括设备准备;数据收集;对左右斜视角图像数据矫正;目标物检测框选;目标框选对齐;图像处理;异物检测;表面位置数据截取映射;数据整合;采用多源特征融合智能检测方法提取特征;轻量化部署;实时预警机制。本发明利用轨道扣件多视角采集设备采集到的多视角数据,应用多特征融合的智能算法对异常扣件进行检测,多源信息融合提高了异常扣件检出的准确性,并建立了针对异常情况的实时预警机制,从而可以及时通知维修工人进行紧急处理,保障铁路行车的安全性。
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公开(公告)号:CN118334482A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410611908.X
申请日:2024-05-17
Applicant: 北京建筑大学 , 中国特种设备检测研究院
IPC: G06V10/80 , G01N21/954 , G01N29/06 , G01N29/44 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06T3/40 , G06T5/90 , G06T5/70 , G06T7/10 , G06N3/084 , G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种线阵相机图像与超声波B显图像的管道无损探伤方法,包括设计智能化的管道无损探伤方法;控制管道图像采集装置沿着管道行进,在行进过程中采集管道的线阵相机图像和超声波B显图像;对采集的线阵相机图像和超声波B显图像预处理;设计双主干网络的Vision Transformer模型,通过其中一个主干网络处理线阵相机图像,通过其中另一个主干网络处理超声波B显图像,进行多模态数据融合;将多模态数据融合后的数据导入3D‑CNN模型中,进行特征提取和训练;根据提取的特征判断管道状况,并对训练结果综合分析,评估所设计方法的有效性。这种方法提高了管道检测的准确性和可靠性,同时降低了对传统方法的依赖度,为管道的安全运行提供了有力保障。
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公开(公告)号:CN118501178A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410611907.5
申请日:2024-05-17
Applicant: 北京建筑大学 , 中国特种设备检测研究院
IPC: G01N21/954 , G01N29/04 , G01N29/265 , F17D5/06
Abstract: 本发明提供了一种自适应超声波和图像信息融合的无损管道检测系统及方法,自适应行进装置包括环形框架和自适应行进轮组,环形框架设置有容纳管道的贯通空间,自适应行进轮组周向均布在环形框架内;超声波探伤组件能够周向调节的设置在环形框架内,包括超声波发射器和接收器;相机组件能够周向调节的设置在环形框架内;控制装置与自适应行进装置、超声波探伤组件及相机组件连接,被配置为控制自适应行进装置沿着管道长度方向行进,并控制超声波探伤组件及相机组件独立的进行周向调节;数据分析装置收集和分析超声波探伤组件输送来的超声波探伤信息以及相机组件输送来的图像信息,评估管道状态。
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公开(公告)号:CN118163835A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410181654.2
申请日:2024-02-18
Applicant: 北京建筑大学
IPC: B61K9/12
Abstract: 本发明涉及一种自适应红外与应力信息融合的轴箱轮对检测设备,其采用自适应剪叉式伸缩装置的应力采集装置,应力采集装置使用剪叉式伸缩结构与应变片定位盒设计,剪叉式伸缩结构可以自适应的将应变片定位盒固定在铁轨底座腹板内侧,而应变片定位盒预留孔的设计方便了应变片的定位和安装。其次,红外检测设备采用放置在导轨结构之上,用于检测机车通过后的铁轨的温度分布情况。数据处理单元接收红外检测设备和应力片采集到的数据,并通过数据融合算法将红外信息和应力信息进行综合分析。本发明通过自适应剪叉式伸缩装置的应力采集装置和红外检测设备的协同工作,能够更准确且智能化地评估轮对的状态,并判断是否存在故障。
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公开(公告)号:CN119090839A
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202411189240.0
申请日:2024-08-28
Applicant: 北京建筑大学 , 北京智弘通达科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/80 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/096
Abstract: 一种铁轨异常扣件多源信息融合的智能检测方法,包括设备准备;数据收集;对左右斜视角图像数据矫正;目标物检测框选;目标框选对齐;图像处理;异物检测;表面位置数据截取映射;数据整合;采用多源特征融合智能检测方法提取特征;轻量化部署;实时预警机制。本发明利用轨道扣件多视角采集设备采集到的多视角数据,应用多特征融合的智能算法对异常扣件进行检测,多源信息融合提高了异常扣件检出的准确性,并建立了针对异常情况的实时预警机制,从而可以及时通知维修工人进行紧急处理,保障铁路行车的安全性。
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