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公开(公告)号：CN112668533B
公开(公告)日：2024-10-15
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
IPC: G06V10/764 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82
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：CN116152134A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111343064.8
申请日：2021-11-12
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明一个或多个实施例提供一种司机室视频图像质量检测方法、装置及电子设备，包括：在司机室视频司机行为智能分析程序中加载根据预训练的图像质量检测神经网络模型转换成的图像质量检测模块；将预处理后的待检测数据输入所述图像质量检测模块进行图像质量检测，获取分类检测结果，其中所述分类检测结果包括画面正常、画面模糊、画面黑暗、画面过曝的其中之一；通过所述司机室视频司机行为智能分析程序根据所述分类检测结果对所述待检测数据进行分类处理。本发明能够准确检测出画面质量差的视频图像，方便选择合适的方法进行后续处理，能够有效降低违章项点的误报率。
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公开(公告)号：CN112597965B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202110007808.2
申请日：2021-01-05
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06V20/59 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种驾驶行为识别方法、装置和介质，获取驾驶室内的同步视频数据；其中，同步视频数据包括前置摄像头采集的视频数据和后置摄像头采集的视频数据，降低了视频检测的盲点。利用训练好的基于回归的目标检测测试模型和基于深度卷积神经网络的人体姿态估计测试模型对同步视频数据进行识别，以得到司机驾驶行为的识别结果；依据采集的LKJ数据以及预先存储的司机驾驶作业操作规范信息，对司机驾驶行为的识别结果进行违规分析，以识别同步视频数据中存在的违规操作结果。通过目标检测测试模型和人体姿态估计测试模型的配合，有效的提升了司机驾驶行为识别的精确度和实时性。
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公开(公告)号：CN117151993A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310879822.0
申请日：2023-07-17
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06T5/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种全天候全照度视频图像质量提升方法及存储介质，该方法包括：步骤S1：对输入图像进行照度分类；对不同照度图像进行分类；步骤S2：低照度增强；对照度分类后的获取的低照度图像进行低照度增强；步骤S3：对照度分类后的获取的正常照度图像进行天气分类并进行处理；步骤S4：将步骤S2中低照度增强后的图像、步骤S3中根据天气分类处理后的图像传递到输出端，以供其它图像处理流程使用。该存储介质用来存储用来执行方法的计算机程序。本发明具有原理简单、适用范围广、能够大幅提升图像质量等优点。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN119919960A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202311423155.1
申请日：2023-10-30
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明提供基于计算机视觉的机车乘务员行为检测方法、系统及设备，该方法包括：构建乘务员关键骨架点训练集以及物体目标训练集；基于深度神经网络分别训练物体目标检测模型、乘务员姿态骨架点检测模型；在机车行驶过程中实时获取机车驾驶室的视频图像，分别输入至检测模型，推理出物体目标检测信息以及乘务员姿态骨架点信息；实时解析LKJ监测数据并检索是否存在LKJ事件，如果是且当前处于所要求的时间或里程范围内时，根据当前推理出的物体目标检测信息以及乘务员姿态骨架点信息，判断是否存在第一类违章行为。本发明具有实现方法简单、成本低、效率与精度高、稳定可靠等优点。
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公开(公告)号：CN118135184A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311369265.4
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 , G06V10/774 , G06V10/10 , G06V10/36 , G06V10/56 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0455
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：通过脉冲相机采集运动中的待测高铁的实时脉冲数据；根据脉冲相机脉冲触发原理，将所述实时脉冲数据重构为灰度图像数据；基于所述灰度图像数据，构建高铁关键零部件数据集；通过所述高铁关键零部件数据集，对所构建的YOLOv8模型进行训练，得到零部件目标检测模型；获取待测脉冲数据，并将所述待测脉冲数据重构为对应的待测灰度图像数据输入所述零部件目标检测模型，得到检测结果。从而实现对运动中的高铁关键零部件快速准确检测，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的技术问题，对提高高铁安全可靠运营具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116309371A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310152348.1
申请日：2023-02-22
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T17/00 , G06T7/33 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开一种列车零部件异常检测方法、装置及电子设备、介质，该方法步骤包括：获取待检测列车的3D检测数据以及车辆类型信息，检测数据为图像数据或者点云数据；根据车辆类型信息将3D检测数据分割成多个部件区域，每个部件区域内包含一个以上的部件；对各个部件区域中各个部件分别进行异常状态检测，确定出各个部件区域中的异常区域；根据异常区域与对应部件中各个零件之间的重叠关系判断异常类型。本发明具有实现方法简单、成本低、检测效率与精度高、重复报警率以及误报率低等优点。
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公开(公告)号：CN112597965A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202110007808.2
申请日：2021-01-05
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种驾驶行为识别方法、装置和介质，获取驾驶室内的同步视频数据；其中，同步视频数据包括前置摄像头采集的视频数据和后置摄像头采集的视频数据，降低了视频检测的盲点。利用训练好的基于回归的目标检测测试模型和基于深度卷积神经网络的人体姿态估计测试模型对同步视频数据进行识别，以得到司机驾驶行为的识别结果；依据采集的LKJ数据以及预先存储的司机驾驶作业操作规范信息，对司机驾驶行为的识别结果进行违规分析，以识别同步视频数据中存在的违规操作结果。通过目标检测测试模型和人体姿态估计测试模型的配合，有效的提升了司机驾驶行为识别的精确度和实时性。
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