-
公开(公告)号：CN108316205B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN201810299765.8
申请日：2018-04-04
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种公铁两用轨道精准清洁车和一种轨道精准清洁方法，公铁两用轨道精准清洁车包括车体、可切换的轨道轮组和路行轮组、低压降尘系统、高压冲洗系统、真空吸污系统、扫盘系统和摄像装置，轨道精准清洁方法采用上述公铁两用轨道精准清洁车实现，使轨道轮组最低点的水平位置位于路行轮组的最低点的水平位置以下；摄像装置获取图像数据，根据图像数据判断轨道是否存在异物，若是，启动高压冲洗系统和真空吸污系统；若获取供电带清洁指令则启动扫盘系统和低压降尘系统，本发明提供的清洁方法有效清洁，避免高压喷头长期工作而造成水资源浪费且自动化程度高。
-
公开(公告)号：CN108196491B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN201810307649.6
申请日：2018-04-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G05B19/042 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供一种有轨电车车内环境实时监测系统及其工作方法，该系统包括监控终端、主控制器、至少一个无线路由节点以及两个以上的传感器节点，无线路由节点与主控制器通过无线网络进行连接，无线路由节点通过组播方式与对应的传感器节点进行网络连接。该方法包括：传感器节点获取唤醒指令，唤醒空气检测传感器组进行数据采集，获得采集数据；传感器节点根据预设方式对采集数据进行数据优化，并通过对应连接的无线路由节点将优化后的采集数据发送至监控终端；监控终端对优化后的采集数据进行实时展示。应用本发明可实时监测车内气体浓度并提高监测精度。
-
公开(公告)号：CN114394089B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202111518404.6
申请日：2021-12-13
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种轨道清洁车辅助驾驶方法及系统，该方法包括主控模块通过多线激光雷达获取轨道清洁车车外的三维图像，通过双目摄像头获取轨道清洁车车外的视觉图像，对三维图像采用与视觉图像进行处理，从而实现对障碍物类型的识别、对障碍物进行追踪、计算障碍物相对轨道清洁车的实时距离，进而实现轨道清洁车正常行驶或遇到障碍物时的速度控制，大大降低驾驶员的工作量，实现轨道清洁车的辅助驾驶。
-
公开(公告)号：CN113085896B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110420181.3
申请日：2021-04-19
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种现代有轨清洁车辅助自动驾驶系统及方法，该系统包括：用于采集图像数据和周围环境指示信息的深度相机，用于采集轨道及轨道周围环境边界点信息的激光雷达，用于采集物体三轴姿态角、角速率以及加速度的惯性测量单元，用于获取轨道位置以及走向的GPS模块，用于根据采集数据进行转向控制处理、基于障碍物的距离和方位进行检测障碍物的主控板，用于传动的传动控制机构，以及分别与深度相机、激光雷达、惯性测量单元、GPS模块、主控板连接的车载处理装置。本发明通过采用深度相机配合自动驾驶技术，在有轨电车轨道清洁上更加精准、快速，并且在夜间作业时，结合激光雷达和深度相机并不会受到低光照环境而产生太多的影响的技术效果。
-
公开(公告)号：CN113326975A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110493436.9
申请日：2021-05-07
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于随机振荡序列灰色模型的轨道不平顺的超高预测方法，该方法包括以下步骤：数据预处理步骤：对检测的左右轨面高度偏差进行均值处理得到等间距平均高度偏差序列；初步预测步骤：基于灰色模型进行随机振荡序列灰色预测，得到初步预测高度偏差；预测修正步骤：基于高度残差平均值对初步预测高度残差进行修正得到修正高度残差，进行归一化处理；优化Elman神经网络步骤：通过蚁狮算法对Elman神经网络的初始权值和阈值优化，进而获得优化Elman神经网络；超高预测步骤：基于优化Elman神经网络得到轨道预测修正高度残差。本发明通过结合随机振荡序列灰色模型与Elman神经网络，克服了对随机振荡序列预测结果不理想的缺陷，使得对超高预测结果更加精确。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112902871A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110153865.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种有轨电车轨道不平顺检测方法，该方法包括以下步骤：基于编码轮设备对激光传感器进行触发，利用激光传感器扫描轨道得到轨道断面轮廓数据；基于轨道里程数据、轨道断面轮廓数据构造测量弦线；根据测量弦线进行采样构造采样弦线以获取轨道弦测值；迭代复原得到轨道不平顺值。本发明采用激光传感器测距法实现对轨道轮廓的扫描，克服了传感器安装方面所带来的困难及误差，通过拟合轨道扫描图形，并提取出轨道的特征点；在轨道不平顺计算方面通过激光传感器扫描得到的轨道特征点，结合中点弦测算法进行轨道不平顺的计算测量，实现了对现代有轨电车槽型轨道的非接触式、高精度的测量，满足了对槽型轨道中长波段轨道不平顺的检测。
-
公开(公告)号：CN112885460A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110184623.9
申请日：2021-02-10
Applicant: 暨南大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06N5/04 , G06F40/247 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供一种基于案例推理的感冒证型评判方法、计算机装置及计算机可读存储介质，该方法包括：获取感冒病例信息；判断感冒病例信息是否有效，若是，对感冒病例信息进行元组分类处理，获得感冒病例信息对应的所有信息元组；采用加权欧式距离相似度算法计算每一个信息元组与标准病例中对应的标准信息元组的相似度；对所有信息元组对应的相似度进行加权求和，获得标准病例的隶属度；根据隶属度确认感冒病例信息对应的感冒证型结果。该计算机装置包括控制器，控制器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述方法。该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被控制器执行时实现上述方法。本发明可以有效地为智能中医诊断提供辅助。
-
公开(公告)号：CN110104036B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910366433.1
申请日：2019-05-05
Applicant: 暨南大学
IPC: B61L27/00 , G05B19/042
Abstract: 本发明提供一种有轨电车模拟运行系统和有轨电车模拟运行方法，有轨电车模拟运行系统包括实体模型组、传感器组、上位机和下位机；有轨电车模拟运行方法使用上述的有轨电车模拟运行系统对有轨电车进行模拟运行；模拟运行方法包括读取并显示预设的有轨电车模拟运行模型；根据运行设定参数数据改变有轨电车实体模型在轨道实体模型上的运行状态，同时根据运行设定参数数据改变有轨电车模拟模型在轨道模拟模型上的运行状态；根据实时的有轨电车模拟运行模型生成并显示模拟运行图组；获取多个时间点的监测数据组，根据多个监测数据组生成并显示监测数据表。有轨电车模拟运行方法可对列车行驶中的各种状况进行模拟，提前获取各个问题的解决方案。
-
公开(公告)号：CN111444658A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010207194.8
申请日：2020-03-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种槽型轨几何参数趋势预测方法及系统，该方法包括下述步骤：将检测的槽型轨几何参数值进行数据存储及批量处理；进行数据预处理识别并修正异常值；构建并训练径向基神经网络，选取槽型轨设定检测区段的左右高低、左右轨向、轨距和超高数据，将处于同一检测时段的各项参数平均值输入所述径向基神经网络进行训练；选取槽型轨设定检测区段的磨耗数据的最大值输入径向基神经网络进行训练；迭代更新径向基神经网络基函数的中心、方差、隐含层与输出层之间的权值；输入检测数据预测得到槽型轨不平顺和磨耗值预测数据。本发明将大数据、神经网络与轨道几何参数预测相结合，提高了神经网络的泛化能力和收敛速度。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
73
records
(took 0.024 seconds)
