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公开(公告)号：CN112307842B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN201910704029.0
申请日：2019-07-31
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于列车运行监控记录文件匹配的视频识别系统及方法，字符模板库存储有各种厂商监控视频的字符模板，判断模块根据输入监控视频识别厂商类型，并选择字符模板库的相应字符模板。视频首帧信息识别模块根据判断模块输出的文本区域位置及字符模板库提供的字符模板，捕捉并识别输入监控视频中首帧的OSD文本信息。视频末帧信息识别模块根据判断模块输出的文本区域位置及字符模板库提供的字符模板，捕捉并识别输入监控视频中末帧的OSD文本信息。结果保存及匹配模块将该首帧和末帧的OSD文本信息与列车运行监控记录文件进行关联匹配。本发明能解决现有视频文件与监控记录文件匹配方式正确率和效率过低的技术问题。
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公开(公告)号：CN109858503B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN201711240535.6
申请日：2017-11-30
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及轨道交通领域，具体公开了一种基于梯度提升决策树的牵引变流器故障诊断方法。包括以下步骤：通过对牵引变流器故障数据样本进行递归二分类，并采用梯度提升决策树学习模型，预先构建故障分类模型；获取牵引变流器故障数据，带入分类模型进行故障诊断。本发明提出了递归二分类故障诊断总体框架，在总体框架中构建基于小波包分解和梯度提升决策树的牵引变流器故障诊断方法。本发明故障诊断精度高，能完全满足牵引变流器故障已定位的样本少、数据样本数据维度高、不同类别的样本分布不平衡、模块类故障难以区分的实际情况，具有广泛的推广价值。
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公开(公告)号：CN112307842A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910704029.0
申请日：2019-07-31
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种用于列车运行监控记录文件匹配的视频识别系统及方法，字符模板库存储有各种厂商监控视频的字符模板，判断模块根据输入监控视频识别厂商类型，并选择字符模板库的相应字符模板。视频首帧信息识别模块根据判断模块输出的文本区域位置及字符模板库提供的字符模板，捕捉并识别输入监控视频中首帧的OSD文本信息。视频末帧信息识别模块根据判断模块输出的文本区域位置及字符模板库提供的字符模板，捕捉并识别输入监控视频中末帧的OSD文本信息。结果保存及匹配模块将该首帧和末帧的OSD文本信息与列车运行监控记录文件进行关联匹配。本发明能解决现有视频文件与监控记录文件匹配方式正确率和效率过低的技术问题。
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公开(公告)号：CN109186813A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811236829.6
申请日：2018-10-23
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G01K15/00
Abstract: 本发明提供了一种温度传感器自检装置及方法，对列车在正常情况下的温度数据序列进行差分处理得到分段标准差序列，并通过对标准差序列进行统计分析得到异常检测阈值；对实时输入温度数据序列进行差分处理得到分段标准差序列；基于阈值及标准差序列判断分段温度差值序列是否存在异常；如果某段分段标准差序列大于或等于阈值，则判断该段温度差值序列存在异常，并进入下一步，否则传感器正常；判断存在异常的某段温度差值序列与正常基准序列及前一相邻时段温度差值序列的分布一致性；如果存在一致性，则判断传感器正常，如果否，则传感器异常。本发明能解决现有技术无法对温度传感器进行快速、有效的自检，不能保障列车安全、高效运行的技术问题。
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公开(公告)号：CN119904401A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202311406153.1
申请日：2023-10-26
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于3D点云数据的螺母松动程度检测方法、介质及系统，方法包括步骤：S1、选取无故障螺母的车辆获取相对应的图片点云数据，作为模板点云数据，并获取待检测螺母的图片点云数据，作为待检点云数据；S2、根据模板点云数据中确定的模板ROI区域裁剪出待检点云数据中对应的待检测ROI区域；S3、将模板ROI区域与待检测ROI区域进行配准；S4、根据模板ROI区域点云，对待检测ROI区域点云进行处理得到待检测ROI区域点云中螺母的位置；S5、获取螺母所在位置点云与底座平面之间的距离，再根据距离来判断螺母的松动程度。本发明能够量化松动程度且检测精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117541776A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311368124.0
申请日：2023-10-20
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Inventor： 董文波 , 熊敏君 , 李晨 , 苏震 , 田野 , 姚巍巍 , 肖雄 , 袁小军 , 欧阳斌宇 , 刘邦繁 , 褚金鹏 , 孙木兰 , 刘昕武 , 彭联贴 , 刘雨聪 , 皮魏 , 颜家云 , 黎孟 , 王傲林 , 陈豪 , 崔宵洋 , 徐章 , 刘雷新元 , 王群 , 张慧源
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06V10/147 , G06V10/774
Abstract: 本申请提供的一种高铁关键零部件的检测方法及装置，方法包括：将第一图像数据转为第二脉冲数据；将第一脉冲数据重构为第二图像数据；将第二脉冲数据图像与第二图像数据相应合并，构建数据集，数据集的图像域标注有对应的真实标签；利用数据集中训练集的图像数据及其真实标签对所构建的教师网络进行训练，得到目标教师网络；基于数据集中的训练集和测试集，在目标教师网络的引导下对所构建的学生网络进行训练，得到目标学生网络；将现场采集的实时高铁关键零部件原始脉冲数据输入所述目标学生网络，得到检测结果。解决现有的目标检测算法在高速运动场景下存在运动模糊，以及利用脉冲神经网络对脉冲数据直接进行检测时效果不佳的技术问题。
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公开(公告)号：CN114005097A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010739976.6
申请日：2020-07-28
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , B61L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像语义分割的列车运行环境实时检测方法及系统，方法包括：实时采集列车的运行环境图像，将实时采集的列车的运行环境图像输入图像语义分割模型进行推理运算，输出图像分割结果；对图像分割结果产生的感兴趣区域内的目标进行分类识别，输出识别结果。本发明能够基于深度学习框架的图像语义分割算法，实现准确率高、鲁棒性强、不受环境因素影响的列车运行环境实时检测。
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公开(公告)号：CN113065219A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202010003209.9
申请日：2020-01-02
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种列车牵引变压器冷却系统异常检测方法，包括：获取列车运行时的油温数据；对所述油温数据进行预处理，去除噪声数据，得到原始油温数据；对所述原始油温数据进行时间序列分析建模，得到油温分布的时间序列模型；根据所述油温分布的时间序列模型对油温数据进行异常分析，得到检测结果。本发明提供的列车牵引变压器冷却系统异常检测方法，通过对列车运行时的油温数据进行预处理，并进行时间序列分析建模，能够得到油温分布的时间序列模型，对列车实时运行时的油温数据形成定量的牵引变压器冷却系统异常判断标准，能够基于采集的数据高效、准确的判断牵引变压器冷却系统是否存在异常。
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公开(公告)号：CN112668533A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110008444.X
申请日：2021-01-05
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种视频的视角分类方法，在本方法中，对目标视频的视角进行分类时，首先需要从目标视频中抽取多帧图像，并输入预先训练的单帧图像分类模型，得到每帧图像属于不同视角的概率值，基于每帧图像间的特异性特征及共性特征获得目标视频属于各个视角的目标概率值，并通过将属于同一视角的目标概率值与概率值阈值进行比较的方式，自动获得目标视频的视角分类结果；可见，本申请可实现对视频视角的自动分类，减少了人工分类的工作，提高了分类速度；并且，本申请还考虑到了不同帧之间的共性特征及特异性特征，实现对视角的精准分类；本发明还公开了一种视频视角分类装置、设备及可读存储介质。
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公开(公告)号：CN109858503A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201711240535.6
申请日：2017-11-30
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及轨道交通领域，具体公开了一种基于梯度提升决策树的牵引变流器故障诊断方法。包括以下步骤：通过对牵引变流器故障数据样本进行递归二分类，并采用梯度提升决策树学习模型，预先构建故障分类模型；获取牵引变流器故障数据，带入分类模型进行故障诊断。本发明提出了递归二分类故障诊断总体框架，在总体框架中构建基于小波包分解和梯度提升决策树的牵引变流器故障诊断方法。本发明故障诊断精度高，能完全满足牵引变流器故障已定位的样本少、数据样本数据维度高、不同类别的样本分布不平衡、模块类故障难以区分的实际情况，具有广泛的推广价值。
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