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公开(公告)号：CN117218743B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311465802.5
申请日：2023-11-07
申请人： 诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司
摘要： 径，直到巡检任务结束。本发明公开了基于机器视觉的智能巡检控制方法及系统，涉及机器学习技术领域，本发明通过采集各个巡检设备的各项基础信息并生成巡检设备信息集，并将巡检区域划分为若干个巡检子区域，进而生成各个巡检子区域三维图像模型，在区域图像三维模型设置若干条巡检路径，并对巡检路径设置若干个时间戳进而生成巡检任务，根据巡检任务巡检对应巡检子区域，并通过巡检设备采集巡检子区域的图像数据，进而生成路径二维图像并将其映射于区域三维图像模型中，通过路径二维图像与区域三维图像模型在(56)对比文件CN 111241359 A,2020.06.05CA 2917310 A1,2016.09.18KR 102169652 B1,2020.10.23郭威强;胡立生.基于神经网络的三维重构研究.微型电脑应用.2020,(02),全文.左承林;王炜;张茂军;徐玮.一种针对拍摄物体三维重建的全视角立体成像方法.计算机辅助设计与图形学学报.2010,(11),全文.
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公开(公告)号：CN117030724B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311297111.9
申请日：2023-10-09
申请人： 诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司
摘要： 一种基于深度学习的多模态工业缺陷分析方法及系统，涉及工业缺陷分析技术领域，包括主控中心，所述主控中心通信连接有模型构建模块、视觉检测模块、声波检测模块、结构力学检测模块、模型对比模块、缺陷预测模块；所述模型构建模块用于构建机械零件的虚拟模型；所述视觉检测模块用于获得机械零件的表面缺陷；所述声波检测模块用于获得机械零件的内部缺陷；所述结构力学检测模块用于获得机械零件的性能指标；所述模型对比模块用于对机械零件的虚拟模型进行比较，并获得相应的缺陷数据库；所述缺陷预测模块用于构建缺陷预测模型，并对机械零件的性能指标进行预测；通过本发明的技术方(56)对比文件CN 115496750 A,2022.12.20CN 115796002 A,2023.03.14CN 115797694 A,2023.03.14CN 116245826 A,2023.06.09CN 116263559 A,2023.06.16JP 2022105909 A,2022.07.15US 2015253266 A1,2015.09.10US 2021041375 A1,2021.02.11US 2021334946 A1,2021.10.28US 2023294215 A1,2023.09.21欧泽平.“基于深度学习的储罐底板漏磁检测缺陷重构研究”《.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑》.2023,(第2期),第1-74页.傅方晟.“基于多视角配准的缺陷检测研究”《.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑》.2022,(第11期),第1-86页.马振宇等“.基于优化PSO-BP算法的软件缺陷预测模型”《.计算机工程与设》.2016,第37卷(第2期),第413-417页 .Zhao, LC et al.“Software defectprediction via cost-sensitive Siameseparallel fully-connected neuralnetworks”《.NEUROCOMPUTING》.2019,(第1082期),第176-185页.
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公开(公告)号：CN115830012A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310076825.0
申请日：2023-02-08
申请人： 诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/96 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/2135
摘要： 本发明公开了一种接触网线索损伤数据检测分析方法，包括以下步骤：步骤S1、利用线路特征、环境特征和损伤发生率构建出损伤发生率测算模型；步骤S2、利用损伤发生率测算模型对接触网各个线路位置在各个环境特征下的损伤发生率进行测算，并将每个线路位置在各个环境特征下的损伤发生率作为每个线路位置的损伤检测频率的制定指标。本发明构建出损伤发生率测算模型，并利用损伤发生率测算模型对接触网各个线路位置在各个环境特征下的损伤发生率进行测算，并将每个线路位置在各个环境特征下的损伤发生率作为每个线路位置的损伤检测频率的制定指标，实现对线路位置的定制化检测降低数据量冗余性。
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公开(公告)号：CN118212243A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410638227.2
申请日：2024-05-22
申请人： 诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了通过深度学习方法对高铁接触网吊弦缺陷分级检测的方法，涉及计算机技术领域。所述方法包括：步骤1：通过安装于接触网作业车上的接触网悬挂状态检测监测装置获取接触网图像，在接触网图像中确定吊弦部分；步骤2：使用卷积神经网络提取吊弦部分的特征；对特征进行位置编码，得到编码结果；使用门控循环单元模型对编码结果进行建模；步骤3：使用预先采集到的训练集训练一个分类器，使用门控循环单元的最终隐藏状态作为输入，以对吊弦缺陷进行分类，得到分类结果，每种分类结果对应一种级别的吊弦缺陷。本发明实现铁路接触网吊弦缺陷的自动化检测与分级诊断，提高了检测准确性、全面性和实时性，进而提高铁路运输的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117314900B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311596620.1
申请日：2023-11-28
申请人： 诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/70 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06T5/60
摘要： 学、安全监测等领域具有广泛应用前景。本发明公开了一种基于半自监督特征匹配缺陷检测方法，涉及神经网络技术领域，所述方法包括：步骤1：从缺陷检测数据集中获取图像样本集合；步骤2：针对图像样本集合中的每个图像样本进行基于稀疏编码的图像去噪处理；步骤3：使用特征提取器，提取图像样本集合 中每个图像样本的特征，得到特征图集合；步骤4：构建自监督学习的特征匹配任务；步骤5：构建记忆网络对匹配图进行编码；步骤6：计算每个像素位置的特征匹配分数；步骤7：采用随机梯度下降，最小化总体损失函数；步骤8：训练完成后，使用训练
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公开(公告)号：CN117115167A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311379769.4
申请日：2023-10-24
申请人： 诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于特征检测的卷钢移位判断方法及系统，包括以下步骤：包括以下步骤：获取卷钢鞍座上的第一力数据；获取卷钢鞍座上的第一图像数据；将第一力数据和第一图像数据依据卷钢鞍座的平面坐标进行标定，得到卷钢鞍座平面的第一立体特征数据；将所述第一立体特征数据、标准立体特征数据，通过特征匹配函数，确定出钢卷移位的判断结果。本发明选取卷钢对卷钢鞍座的施力特征，卷钢在卷钢鞍座平面形成相对位置的图像特征用于判断移位情况，增加了判断特征的维度，提高了判断客观性和准确性，移位判断通过神经网络构建的特征匹配函数进行自动化检测，判断解释强，过程简洁，符合卷钢移位判断对时效性的需求。
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公开(公告)号：CN116120764A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310134770.4
申请日：2023-02-20
申请人： 诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司
IPC分类号： C09C1/46 , C09C3/08 , C09D5/08 , C09D5/24 , C09D127/12 , C09D133/00
摘要： 本发明公开了一种氨基改性石墨烯及其制备方法和应用，本发明利用光气对石墨烯进行氨基化改性，能够促进氨基在石墨烯表面生长，氨基化改性效果显著，有利益改性后的石墨烯与含有反应性基团的树脂等有机化合物结合。本发明中将氨基改性石墨烯与含羟基的氟树脂进行结合，得到有机氟‑石墨烯杂化树脂，该树脂同时具有石墨烯特殊结构和氟树脂优异的疏水性能的优点，是一种优良的疏水防腐涂料制备原料。本发明中的疏水防腐涂料中的面漆以有机氟‑石墨烯杂化树脂为主要成分，涂料的防腐性能和疏水性能均得到显著提升。
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公开(公告)号：CN118657767B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411134194.4
申请日：2024-08-19
申请人： 诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司
摘要： 本发明属于接触网技术领域，具体涉及一种接触网悬挂装置连接件松脱现象的缺陷检测方法。所述方法包括步骤1：获取接触网悬挂装置的原始图像，对原始图像进行预处理，得到预处理图像；步骤2：基于预处理图像，判断接触网悬挂装置的连接件是否存在松脱现象；步骤3：计算判断接触网悬挂装置的连接件的松脱程度。本发明的方法能够自动化、实时地监测接触网悬挂装置连接件的状态，减少了对人工巡检的依赖，提高了检测效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN118521837B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410988020.8
申请日：2024-07-23
申请人： 诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
摘要： 本发明属于计算机模型技术领域，具体涉及一种接触网缺陷智能检测模型的快速迭代方法。所述方法包括：步骤1：输入训练用的多个接触网图像，基于连接注意力头，生成动态卷积核；步骤2：将所有训练用的接触网图像进行缺陷类型分组，作为该种缺陷类型的动态卷积核；步骤3：建立一个接触网缺陷智能检测模型，使用自适应梯度裁剪的方法，调整该缺陷类型的动态卷积核的权重；步骤4：在快速迭代完成后，使用更新后的动态卷积核提取其动态卷积特征。本发明显著提高了模型的特征提取能力、训练效率和检测精度。
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公开(公告)号：CN118657767A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411134194.4
申请日：2024-08-19
申请人： 诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司
摘要： 本发明属于接触网技术领域，具体涉及一种接触网悬挂装置连接件松脱现象的缺陷检测方法。所述方法包括步骤1：获取接触网悬挂装置的原始图像，对原始图像进行预处理，得到预处理图像；步骤2：基于预处理图像，判断接触网悬挂装置的连接件是否存在松脱现象；步骤3：计算判断接触网悬挂装置的连接件的松脱程度。本发明的方法能够自动化、实时地监测接触网悬挂装置连接件的状态，减少了对人工巡检的依赖，提高了检测效率和可靠性。
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