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公开(公告)号：CN111721272A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010567367.7
申请日：2020-06-19
Applicant: 上海铁路北斗测量工程技术有限公司 , 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于椭球面计算的工程表面测量方法，包括以下步骤：S1、将大地面上的各样点空间坐标通过高斯坐标转换至地球椭球面上，得到各样点的大地坐标；S2、根据各样点的大地坐标，通过点位关系确定地球椭球面上的待测工程区域范围；S3、根据各样点的大地坐标，计算待测工程区域的子午圈曲率半径及卯酉圈曲率半径；S4、根据椭球子午圈曲率半径及卯酉圈曲率半径，计算待测工程区域的面积；本发明适用于大面积或地形起伏大的工程表面积计算，并解决了现有投影方法将测量观测值投影到平面上再进行表面积计算，测量观测值投影到平面会产生投影误差，影响工程表面积计算的问题。
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公开(公告)号：CN115758289B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310036678.4
申请日：2023-01-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/25 , G10L25/30 , G10L25/51 , B61K9/08 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/27 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08 , G01H17/00 , G01P15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习神经网络的钢轨波磨识别方法，包括如下步骤：数据采集；数据类别划分和预处理：通过线性插值的方法将车载数据和实际的钢轨波磨数据一一对应，并进一步划分为训练数据集和测试数据集；计算1/3倍频程的振动‑噪声频谱并作为模型的输入；训练多任务学习钢轨波磨检测神经网络模型；将测试集数据输入到训练好的模型中，输出波磨识别结果。本发明方法能够实现多任务检测，即同时识别钢轨波磨的波长和波深信息，从而判断钢轨波磨的类别和严重程度，帮助铁路运维人员制定更有针对性的养护维修措施，本发明方法具有更高的检测效率和便携性，降低了检测人力物力成本。
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公开(公告)号：CN112529044B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011305494.6
申请日：2020-11-20
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于车载LiDAR的铁路接触网提取分类的方法，其包括采用基于空间距离属性的聚类分割算法分割出非地面点云数据；采用多尺度自适应特征分类算法对非地面点数据进行粗分类；采用DBSCAN算法对粗分类得到的点云数据进行聚类，并统计每个聚类簇中点云的数量，保留点云的数量最多的前三个聚类簇；获取三个聚类簇中每个点云在Z方向上的值，计算每个聚类簇在Z方向的Z均值，并将Z均值最大的聚类簇作为承力索点云数据；以承力索点云数据为参考，计算另外两个聚类簇的点云数据与承力索点云数据在XOY平面上的欧式距离；采用欧式距离较小的聚类簇作为接触线点云数据，另外一个聚类簇作为回流线点云数据。
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公开(公告)号：CN112164081A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011061251.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 西南交通大学 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载LiDAR点云铁路横断面轮廓提取方法，其包括S1、对车载LiDAR系统获取的GPS和IMU数据进行联合解算，获得移动平台的POS数据作为POS线；S2、根据POS线上的数据点及其邻域构成曲线，对车载LiDAR点云进行切割，得到铁路横断面；S3、采用Alpha Shapes算法提取铁路横断面的轮廓。本方案基于POS线提取的铁路横断面结合Alpha Shapes算法实现了铁路横断面点云数据的轮廓提取，整个过程不涉及复杂的算法，可以降低操作难度，提高数据处理时间，由于数据来源与真实采集的铁轨数据，具有高精度、高可靠性的特点。
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公开(公告)号：CN115204243A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202211119765.8
申请日：2022-09-15
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似三角波形匹配延拓的LMD端点效应改善方法，属于信号处理技术领域，以左端信号为例，包括：对任意信号，以端点、第一个极大值点与第一个极小值点组成样本三角波形，记为其对应的特征三角形，称为样本特征三角形；计算待匹配三角形起点或终点对应的时刻；计算得到三边比例值；计算得到匹配误差；将最小匹配误差与预设的最小匹配误差阈值进行对比，得到最优匹配波形，根据最优匹配波形对信号左端进行延拓；若未匹配到最优匹配波形，则根据信号中的极值点计算平均波形；利用平均波形对信号左端进行延拓，并利用三次样条插值法计算得到每个左端延拓信号中离散采样点的信号值。本发明解决了端点效应对LMD分解过程影响的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112529044A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011305494.6
申请日：2020-11-20
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载LiDAR的铁路接触网提取分类的方法，其包括采用基于空间距离属性的聚类分割算法分割出非地面点云数据；采用多尺度自适应特征分类算法对非地面点数据进行粗分类；采用DBSCAN算法对粗分类得到的点云数据进行聚类，并统计每个聚类簇中点云的数量，保留点云的数量最多的前三个聚类簇；获取三个聚类簇中每个点云在Z方向上的值，计算每个聚类簇在Z方向的Z均值，并将Z均值最大的聚类簇作为承力索点云数据；以承力索点云数据为参考，计算另外两个聚类簇的点云数据与承力索点云数据在XOY平面上的欧式距离；采用欧式距离较小的聚类簇作为接触线点云数据，另外一个聚类簇作为回流线点云数据。
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公开(公告)号：CN115758289A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202310036678.4
申请日：2023-01-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/25 , G10L25/30 , G10L25/51 , B61K9/08 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/27 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08 , G01H17/00 , G01P15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习神经网络的钢轨波磨识别方法，包括如下步骤：数据采集；数据类别划分和预处理：通过线性插值的方法将车载数据和实际的钢轨波磨数据一一对应，并进一步划分为训练数据集和测试数据集；计算1/3倍频程的振动‑噪声频谱并作为模型的输入；训练多任务学习钢轨波磨检测神经网络模型；将测试集数据输入到训练好的模型中，输出波磨识别结果。本发明方法能够实现多任务检测，即同时识别钢轨波磨的波长和波深信息，从而判断钢轨波磨的类别和严重程度，帮助铁路运维人员制定更有针对性的养护维修措施，本发明方法具有更高的检测效率和便携性，降低了检测人力物力成本。
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公开(公告)号：CN115204243B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202211119765.8
申请日：2022-09-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于相似三角波形匹配延拓的LMD端点效应改善方法，属于信号处理技术领域，以左端信号为例，包括：对任意信号，以端点、第一个极大值点与第一个极小值点组成样本三角波形，记为其对应的特征三角形，称为样本特征三角形；计算待匹配三角形起点或终点对应的时刻；计算得到三边比例值；计算得到匹配误差；将最小匹配误差与预设的最小匹配误差阈值进行对比，得到最优匹配波形，根据最优匹配波形对信号左端进行延拓；若未匹配到最优匹配波形，则根据信号中的极值点计算平均波形；利用平均波形对信号左端进行延拓，并利用三次样条插值法计算得到每个左端延拓信号中离散采样点的信号值。本发明解决了端点效应对LMD分解过程影响的问题。
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公开(公告)号：CN112164080A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011056655.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 西南交通大学 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载LiDAR点云铁路轨顶点提取方法，其包括S1、对车载LiDAR系统获取的GPS和IMU数据进行联合解算，获得移动平台的POS数据作为POS线；S2、根据POS线上的数据点及其邻域构成曲线，对车载LiDAR点云进行切割，得到铁路横断面；S3、将POS线上正对铁路横断面上的数据点投影至铁路横断面上，并采用阈值提取方法，将铁路横断面上的所有点云与投影点进行对比，提取出轨顶点。通过对本方案进行实验及分析评价结果显示，本方案实现了铁路轨顶点的精确提取，具有高精度的特点，丰富了铁路场景下点云数据处理算法的种类，对其他各类铁路地物信息的提取具有一定的参考和借鉴价值。
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公开(公告)号：CN112164080B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202011056655.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 西南交通大学 , 上海铁路北斗测量工程技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车载LiDAR点云铁路轨顶点提取方法，其包括S1、对车载LiDAR系统获取的GPS和IMU数据进行联合解算，获得移动平台的POS数据作为POS线；S2、根据POS线上的数据点及其邻域构成曲线，对车载LiDAR点云进行切割，得到铁路横断面；S3、将POS线上正对铁路横断面上的数据点投影至铁路横断面上，并采用阈值提取方法，将铁路横断面上的所有点云与投影点进行对比，提取出轨顶点。通过对本方案进行实验及分析评价结果显示，本方案实现了铁路轨顶点的精确提取，具有高精度的特点，丰富了铁路场景下点云数据处理算法的种类，对其他各类铁路地物信息的提取具有一定的参考和借鉴价值。
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