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公开(公告)号：CN117253066B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311546285.4
申请日：2023-11-20
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/28 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/778
Abstract: 本发明提供了一种钢轨表面状态的识别方法、装置、设备及可读存储介质，涉及图像数据处理技术领域，包括获取第一信息和第二信息；根据第一信息聚类处理，通过标记钢轨光带区域得到第三信息，第三信息为铁路真值图像数据；根据第三信息进行二值化处理，并将处理得到的二值图像数据进行归一化处理得到第四信息；根据第一信息和第四信息进行匹配，并将匹配结果进行样本数据划分处理得到第五信息；基于预设的深度学习数学模型对第五信息进行训练，构建得到钢轨光带识别模型；根据钢轨光带识别模型对第二信息进行识别处理得到识别结果。本发明实现钢轨光带的高精度像素级分割，提高了钢轨光(56)对比文件CN 113362285 A,2021.09.07CN 107194921 A,2017.09.22CN 107264570 A,2017.10.20CN 109064461 A,2018.12.21贺振东 等.基于背景差分的高铁钢轨表面缺陷图像分割《.仪器仪表学报》.2016,(第03期),640-649.Zhou P 等.Rail profile measurementbased on line-structured light vision.《IEEE Access》.2018,第6卷16423-16431.Liu R 等.Metro anomaly detectionbased on light strip inductive key frameextraction and MAGAN network《.IEEETransactions on Instrumentation andMeasurement》.2021,第71卷1-14.郭庆.基于图像处理的铁轨表面缺陷检测研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2023,(第2023(02)期),C033-203.范宏.基于视觉的高速铁路轨道状态检测算法研究《.中国博士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2023,(第2023(02)期),C033-9.
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公开(公告)号：CN114987564B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210682514.4
申请日：2022-06-16
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目识别的便携式高速道岔检测小车及检测方法，属于轨道交通检测技术领域，所述小车包括滑轮、第一底座、第二底座、底座横梁、手推杆、锂电池供电模块、第一3D相机模块、第二3D相机模块、第一编码器、第二编码器和图像信息处理器，所述方法为上述基于双目识别的便携式高速道岔检测小车对应的检测方法，用于检测获取高速道岔钢轨的表面三维数据；本发明解决了现有的轨道检测小车在道岔区检测不充分的问题，实现了通过便携小车的不断移动，检测道岔区变截面钢轨型面和几何参数，同时兼顾采集钢轨型面和钢轨光带等其他信息。
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公开(公告)号：CN118570300A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410716871.7
申请日：2024-06-04
Applicant: 西南交通大学 , 成都地铁运营有限公司
IPC: G06T7/73 , G06T7/00 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种基于自融合机制的钢轨表面缺陷定位方法及相关装置，涉及智能检测技术领域，包括获取钢轨表面伤损的图像数据和正常钢轨的图像数据；在缩放后的二维图像中标记出伤损位置，得到真值图像；将高程图像与对应的二维图像合并为样本图像；构建数据集，将所述数据集划分为训练集和测试集；构建自融合机制的卷积神经网络模型，利用所述训练集和测试集对卷积神经网络模型进行训练和测试，得到训练完成的钢轨表面缺陷定位模型；将待检测钢轨的二维图像和高程图像合并后输入至钢轨表面缺陷定位模型，得到钢轨表面的伤损位置，本发明用于解决现有的语义分割算法用于钢轨表面缺陷的检测时定位不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN114987564A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210682514.4
申请日：2022-06-16
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目识别的便携式高速道岔检测小车及检测方法，属于轨道交通检测技术领域，所述小车包括滑轮、第一底座、第二底座、底座横梁、手推杆、锂电池供电模块、第一3D相机模块、第二3D相机模块、第一编码器、第二编码器和图像信息处理器，所述方法为上述基于双目识别的便携式高速道岔检测小车对应的检测方法，用于检测获取高速道岔钢轨的表面三维数据；本发明解决了现有的轨道检测小车在道岔区检测不充分的问题，实现了通过便携小车的不断移动，检测道岔区变截面钢轨型面和几何参数，同时兼顾采集钢轨型面和钢轨光带等其他信息。
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公开(公告)号：CN117253066A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311546285.4
申请日：2023-11-20
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/28 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/778
Abstract: 本发明提供了一种钢轨表面状态的识别方法、装置、设备及可读存储介质，涉及图像数据处理技术领域，包括获取第一信息和第二信息；根据第一信息聚类处理，通过标记钢轨光带区域得到第三信息，第三信息为铁路真值图像数据；根据第三信息进行二值化处理，并将处理得到的二值图像数据进行归一化处理得到第四信息；根据第一信息和第四信息进行匹配，并将匹配结果进行样本数据划分处理得到第五信息；基于预设的深度学习数学模型对第五信息进行训练，构建得到钢轨光带识别模型；根据钢轨光带识别模型对第二信息进行识别处理得到识别结果。本发明实现钢轨光带的高精度像素级分割，提高了钢轨光带轮廓图像的识别与提取效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115077423B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202210682509.3
申请日：2022-06-16
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01B11/245 , G01B11/25 , H02J7/34 , B61D15/10 , B61K9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于线激光技术的便携式高速道岔检测小车及方法，属于轨道交通检测技术领域，所述小车包括滑轮、第一底座、第二底座、底座横梁、手推杆、锂电池供电模块、第一相机及线激光模块、第二相机及线激光模块、第一编码器、第二编码器和图像信息处理器，所述方法为上述基于线激光技术的便携式高速道岔检测小车对应的检测方法，用于检测获取高速道岔钢轨的表面三维数据；本发明解决了现有的轨道检测小车在道岔区检测不充分的问题，实现了通过便携小车的不断移动，检测道岔区变截面钢轨型面和几何参数，同时兼顾采集钢轨型面和钢轨光带等其他信息。
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公开(公告)号：CN119360127A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411874648.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于图像语义分割的铁路钢轨表面状态检测方法及系统，涉及铁路钢轨检测技术领域，所述钢轨表面状态的图像数据集包括光带图像、鱼鳞纹图像、掉块图像以及各类图像对应的语义分割标签；根据所述图像数据集进行特征提取处理，基于钢轨表面状态的复杂程度分别提取浅层语义信息和深层语义信息得到初步特征图；对所述初步特征图进行特征融合处理，得到多尺度特征融合结果；基于所述多尺度特征融合结果构建得到铁路钢轨表面状态检测模型，并使用铁路钢轨表面状态检测模型对待检测钢轨表面进行检测，得到实际钢轨表面状态的分类结果。本发明解决了现有技术不能同时对铁路钢轨表面的光带、掉块和鱼鳞纹进行像素级检测的问题。
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公开(公告)号：CN118608878A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411082516.5
申请日：2024-08-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , B61K9/08
Abstract: 本发明提供了一种钢轨波磨的检测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及图像处理技术领域，包括获取历史时间段内的铁路钢轨图像；对铁路钢轨图像进行图像预处理；基于目标钢轨图像和钢轨特征图像训练初始深度学习模型，得到图像分割模型；得到图像识别模型；将目标钢轨的钢轨图像输入图像分割模型中；将目标特征图像输入图像识别模型中，得到目标钢轨的钢轨波磨检测结果。本发明通过在级联空间金字塔池化结构中融入适用于钢轨波磨特征提取的编码模块，在解码阶段多重特征融合时引入高效的注意力机制模块，从而进行有效的空间交互，增强了通道维度上的期望表征，使得模型能够实现对钢轨波磨状态的自动准确检测。
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公开(公告)号：CN116703847A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310629142.3
申请日：2023-05-31
Applicant: 西南交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T7/13 , G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种道岔钢轨光带的识别方法、系统、设备及存储介质，涉及图像识别技术领域，包括获取第一信息和待识别图像；对第一信息进行预处理，得到预处理后的第一信息；将预处理后的第一信息输入图像分割模型进行训练，得到训练后的图像分割模型；将待识别图像输入训练后的图像分割模型，得到分割图像；对分割图像进行处理，得到待识别图像的光带边缘像素坐标集；根据边缘像素坐标集计算，得到光带宽度和光带中心线；通过光带宽度和光带中心线判断所述待识别图像中的道岔钢轨光带是否异常。本发明通过对道岔钢轨钢带图像进行处理，能够准确计算光带宽度和光带中心线，通过光带宽度和光带中心线能够高效的判断光带是否异常。
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公开(公告)号：CN115077423A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210682509.3
申请日：2022-06-16
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01B11/245 , G01B11/25 , H02J7/34 , B61D15/10 , B61K9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于线激光技术的便携式高速道岔检测小车及方法，属于轨道交通检测技术领域，所述小车包括滑轮、第一底座、第二底座、底座横梁、手推杆、锂电池供电模块、第一相机及线激光模块、第二相机及线激光模块、第一编码器、第二编码器和图像信息处理器，所述方法为上述基于线激光技术的便携式高速道岔检测小车对应的检测方法，用于检测获取高速道岔钢轨的表面三维数据；本发明解决了现有的轨道检测小车在道岔区检测不充分的问题，实现了通过便携小车的不断移动，检测道岔区变截面钢轨型面和几何参数，同时兼顾采集钢轨型面和钢轨光带等其他信息。
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