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公开(公告)号：CN117611525A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311427823.8
申请日：2023-10-31
申请人： 西南交通大学 , 成都唐源电气股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/13 , G06T3/4038 , G06T3/02 , G06T7/70
摘要： 本发明公开了一种受电弓滑板磨耗视觉检测方法和系统，本发明提出的检测方法采用特征点标定匹配的方式完成左右受电弓拍摄图像的拼接，并利用目标检测算法定位受电弓滑板区域，结合图像形态学处理和改进的边缘检测算法精细化提取滑板轮廓，之后将图像亚像素坐标转化为世界坐标通过计算上轮廓与下轮廓拟合直线间的距离得到磨耗值，保证计算结果的准确性和可靠性，极大的提高了检测精度，且能够很好地应用于各种复杂场景中。
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公开(公告)号：CN117456153A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311436707.2
申请日：2023-10-31
申请人： 西南交通大学 , 成都唐源电气股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种车辆受电弓的动态跟踪比对缺陷判别方法及系统，包括：根据待识别车辆受电弓图片的附加信息对待识别车辆受电弓图片进行归档管理；从归档管理中寻找对应的受电弓基准图片；采用深度学习网络，从基准图片和待识别车辆受电弓图片中提取对应的受电弓区域图像；采用前向累加法，对以上受电弓区域图像进行对齐处理；利用同步滑动窗口法在对齐处理后的受电弓区域抽取两个小区域，计算两个小区域的皮尔逊积矩相关系数和结构相似性系数；结合皮尔逊积矩相关系数和结构相似性系数，定位受电弓缺陷区域；采用主成分分析，对受电弓缺陷区域提取受电弓缺陷类别信息。本发明对受电弓缺陷识别率较高，且能够精准定位到有缺陷受电弓的所属车辆。
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公开(公告)号：CN114897778B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202210367179.9
申请日：2022-04-08
申请人： 成都唐源电气股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/73 , G06T5/20 , G06T5/70 , G06T3/60 , G06T3/4007 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种刚性汇流排缺陷的检测方法及装置，涉及图像处理及图像识别的技术领域；包括S1、利用深度学习模型，从采集获得的汇流排图像中，定位感兴趣汇流排区域图像；S2、滤除所述感兴趣汇流排区域图像的噪声；S3、对滤除噪声后的感兴趣汇流排区域图像进行预处理，得到特征图，从所述特征图中提取出汇流排特征；S4、根据提取出的所述汇流排特征，进行汇流排缺陷检测，所述汇流排缺陷检测包括汇流排弯曲变形检测和/或汇流排擦伤检测。本发明的汇流排缺陷检测方法，能够快速准确的检测并判断汇流排是否弯曲变形，以及快速识别汇流排擦伤类型及并定位汇流排擦伤位置，适用于轨道交通领域刚性接触网。
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公开(公告)号：CN115439406A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210902425.6
申请日：2022-07-29
申请人： 成都唐源电气股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/70 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种接触轨集电靴碳滑板缺陷识别方法，包括以下步骤：S1、采集待识别接触轨集电靴图像；S2、对接触轨集电靴图像使用深度学习算法定位接触轨集电靴；S3、使用深度学习算法定位接触轨集电靴的碳滑板区域；S4、使用深度学习算法识别接触轨集电靴碳滑板区域的缺陷；S5、输出接触轨集电靴滑板区域缺陷识别结果。本发明为深度学习网络模型在接触轨集电靴滑板缺陷识别方面的应用，本发明不受外界光照变化的干扰，只和当前图像中接触轨集电靴滑板区域特征有关，且识别率较高。
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公开(公告)号：CN114494161A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210031068.0
申请日：2022-01-12
申请人： 成都唐源电气股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于图像对比的受电弓异物检测方法、设备及存储介质，涉及图像处理和图像识别技术领域，包括图像采集步骤、图像配准步骤、滑动窗口与相似度阈值设置步骤、滑动窗口孪生网络相似性计算步骤、判定是否存在异物步骤和受电弓异物区域输出步骤。本发明中，通过引入无缺陷的同一列车标准历史图像，并进行局部区域对比的方式，对受电弓异物检测；基于图像块的相似性，只要相似性低就认为是缺陷，跟异物种类无关；可以动态设定检测大小，设定小滑窗即可检测小异物；通过图像配准的方式，解决标准图像和当前图像中受电弓位置、角度差异，从而提高后续相似度判定准确性；通过滑动窗口和相似度阈值的设定，解决不同异物大小的异物检测。
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公开(公告)号：CN114881949A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210443202.8
申请日：2022-04-26
申请人： 成都唐源电气股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种隧道表面缺陷识别方法，涉及隧道表面缺陷识别的技术领域，具体包括如下步骤：首先对输入的隧道表面图像进行预处理，使隧道表面图像中的物体边缘更加清晰；然后通过深度学习模型，对预处理后的隧道表面图像进行隧道表面缺陷识别；最后再利用点云数据拟合算法对隧道表面3D点云数据进行三维重建，分析得到隧道表面的形变量；该识别方法不受外界光照变化的干扰；对于每一帧图像，无需过多关注异物尺寸类型颜色，也无需关注图像曝光度等外界信息，仅需提升目标边界的对比度即可；且对于同一个隧道，一次采集了两种类型的数据，无需过多考虑缺陷信息，在检测隧道表面缺陷的同时还检测了隧道的形变，且识别率相对较高。
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公开(公告)号：CN117011781A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310797295.9
申请日：2023-06-30
申请人： 成都唐源电气股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的道岔室外设备监测方法及装置，本发明属于轨道交通技术领域，方法包括：通过道岔室外设备监测装置获取道岔室外设备各监测点的监测数据，监测数据包括图像数据和数字数据；采用深度学习算法对图像数据进行定位分析，识别出道岔室外设备关键部件图像；采用图像处理算法对识别出的所述道岔室外设备关键部件图像进行处理，从道岔室外设备关键部件图像中提取出部件边缘；采用数据拟合算法对获取的数字数据进行数据拟合计算，进行道岔室外设备的内部异常监测。本发明旨在对道岔室外所有关键设备进行监测，并通过基于神经网络的监测技术实现了智能化监测，极大减少了人工消耗，并提高了监测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114897778A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210367179.9
申请日：2022-04-08
申请人： 成都唐源电气股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/73 , G06T5/20 , G06T5/00 , G06T3/60 , G06T3/40 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种刚性汇流排缺陷的检测方法及装置，涉及图像处理及图像识别的技术领域；包括S1、利用深度学习模型，从采集获得的汇流排图像中，定位感兴趣汇流排区域图像；S2、滤除所述感兴趣汇流排区域图像的噪声；S3、对滤除噪声后的感兴趣汇流排区域图像进行预处理，得到特征图，从所述特征图中提取出汇流排特征；S4、根据提取出的所述汇流排特征，进行汇流排缺陷检测，所述汇流排缺陷检测包括汇流排弯曲变形检测和/或汇流排擦伤检测。本发明的汇流排缺陷检测方法，能够快速准确的检测并判断汇流排是否弯曲变形，以及快速识别汇流排擦伤类型及并定位汇流排擦伤位置，适用于轨道交通领域刚性接触网。
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