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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：CN119919763A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202311414570.0
申请日：2023-10-30
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V20/56 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于图像与点云特征融合的轨道交通场景3D目标检测方法及存储介质，该方法包括：步骤S1：对获取到车载相机图像数据与激光雷达点云数据分别进行双通道多尺度特征提取；步骤S2：通过双向级联特征融合的方式对不同尺度的特征进行深层次融合，获取包含图像语义信息与点云几何信息的增强融合特征；步骤S3：对步骤S2中得到的增强融合特征进行逐点分类与预测框提取；步骤S4：通过筛选得到最终的3D检测结果。该存储介质存储了用来执行上述方法的计算机程序。本发明具有原理简单、适用范围广、能够大幅提高检测精度等优点。
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公开(公告)号：CN119904825A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202311411971.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向嵌入式计算平台的3D目标检测加速方法，该方法包括：步骤S1：对车载激光雷达和相机捕捉到的点云与图像数据进行读取与解析，获得多模态数据并存储到GPU；步骤S2：通过TensorRT工具对已经训练好的点云‑图像前融合3D目标检测模型进行优化；步骤S3：将GPU中的多模态数据输入TensorRT模型，输出感兴趣目标的3D检测框；步骤S4：通过CUDA架构对预测的目标点云与图像对应像素融合，最终在二维图像中生成三维融合检测结果。该存储介质存储了用来执行上述方法的计算机程序。本发明具有原理简单、适用范围广、能够提高检测效率和精度等优点。
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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：CN116681928A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310572584.9
申请日：2023-05-19
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种元学习与多尺度特征融合的受电弓状态检测方法，其包括：步骤S1：获取原始图像并处理；利用YOLOv4算法进行受电弓区域定位并在原始图像中进行裁剪；步骤S2：经元学习分类模型训练，将提取的受电弓ROI区域图像送入元学习分类器，并输出分类结果。本发明具有原理简单、适用范围广、能够有效提高检测精度等优点。
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Patent Agency Ranking
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：CN116152652A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111350937.8
申请日：2021-11-15
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明属于机器视觉领域，公开了一种接触网接触线和承力索异物入侵故障识别的方法，包括如下步骤：S1.接触网图像输入；S2.接触线和承力索区域提取；S3.接触线和承力索区域图像质量增强；S4.接触线和承力索线条提取；S5.接触线和承力索周边区域遍历；S6.接触线和承力索突出区域提取；S7.接触线和承力索突出区域识别；S8.异物入侵故障定位；S9.突出区域是否全部识别检查。本发明有效提高接触网异物入侵故障的检修效率，节约检修的人力、降低检修成本。同时，是充分利用已有的车载接触网运行状态检测装置，无需额外再增加硬件设备，有效降低了成本。
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公开(公告)号：CN116124771A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202111349216.5
申请日：2021-11-15
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G01N21/84
Abstract: 本发明属于机器视觉领域，公开了一种接触网中心锚结绳松弛故障识别的方法，包括如下步骤：S1.接触网图像输入；S2.中心锚结绳区域提取；S3.中心锚结绳区域图像质量增强；S4.中心锚结绳实际中心线拟合；S5.中心锚结绳标准中心线拟合；S6.实际中心线与标准中心线对比；S7.中心锚结绳松弛故障定位。有效提高接触网故障的检修效率，节约检修的人力、降低检修成本。同时，通过目前已被广泛安装的车载接触网运行状态检测装置中获取数据，无需额外再增加硬件设备，可有效降低成本。
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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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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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