-
公开(公告)号：CN115388342A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211035287.2
申请日：2022-08-26
Applicant: 中国计量大学 , 湖州市特种设备检测研究院(湖州市电梯应急救援指挥中心)
IPC: F17D5/02 , F17D5/00 , F16L55/26 , F16L101/30
Abstract: 本申请实施例公开了一种管网巡检方法、装置及系统，所述方法应用于巡检设备，方法包括：接收巡检指令，所述巡检指令至少包括目标检测点和所述目标检测点的目标位置；根据所述巡检设备的当前位姿和所述目标位置，在巡检地图中确定所述巡检设备的巡检路径；根据所述巡检路径，控制所述巡检设备到达所述目标检测点；对所述目标检测点在所述管网中对应的管道进行管道故障检测，以实现管道巡检。
-
公开(公告)号：CN110255324A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910653514.X
申请日：2019-07-19
Applicant: 中国计量大学 , 湖州市特种设备检测研究院
IPC: B66B5/00
Abstract: 本发明公开一种电梯曳引轮滑移量检测装置及方法，涉及电梯检测领域，主要包括：曳引轮标记，电脑主机，以及与电脑主机分别连接的拉线位移传感器和相机；曳引轮标记以相等间隔设置于曳引轮的外轮廓；拉线位移传感器记录在电梯开始运行时和电梯停止运行时的轿厢位置数据；相机正对曳引轮的外轮廓，相机的主光轴、任意一个曳引轮标记、曳引轮的圆心均位于同一水平线上，用于在电梯开始运行前对曳引轮进行一次图片的采集以及从电梯开始运行到电梯运行结束，对曳引轮进行连续图片的采集；电脑主机接收拉线位移传感器记录的数据和相机采集的所有图片以确定电梯曳引轮滑移量。本发明公开的装置及方法，可以对电梯曳引轮滑移量进行准确的测量。
-
公开(公告)号：CN109255384A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811059548.8
申请日：2018-09-12
Applicant: 湖州市特种设备检测研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于密度峰值聚类算法的电梯交通模式识别方法，首先计算每一数据点的局部密度及其与密度更高数据点的最小距离；然后通过两者绘制决策图，人工选择聚类中心；最后，对剩余数据点，按照与它距离最近的密度更高数据点所属类别进行归类。该算法有以下优点：第一，继承了密度聚类算法的优点，不需要指定聚类数并可以对任意形状数据聚类。第二，可以较好适应不同类簇具有不同密度的数据集。第三，适应任意度量作为距离。第四，算法是确定性算法，而非迭代算法，计算量较小。第五，可排除异常值与噪声点。
-
公开(公告)号：CN105043202A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510244303.2
申请日：2015-05-14
Applicant: 湖州市特种设备检测研究院
Abstract: 本发明属于量具与量仪技术领域，特别涉及一种电梯曳引轮槽快速测量装置。该快速测量装置包括可固定于曳引轮(7)上的保持架(1)，保持架(1)上设置滑动块(2)，滑动块(2)上固定有可同时测量深度和宽度的双向测量仪(3)，双向测量仪(3)具有测量杆(31)和显示测量结果的显示器(32)，测量杆(31)的底部为宽度测量头(33)，测量杆(31)可上下移动实现深度测量。该快速测量装置可以快速、省力地测量出每个曳引轮槽在不同深度下的宽度，提高测量的精度与效率。
-
公开(公告)号：CN110255325B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201910653584.5
申请日：2019-07-19
Applicant: 湖州市特种设备检测研究院 , 中国计量大学
Abstract: 本发明公开一种电梯曳引轮滑移量检测装置及方法，涉及电梯安全侦测技术领域。该装置包括：电梯控制柜、电梯曳引机、曳引轮和钢丝绳；该装置通过电梯控制柜获取曳引轮的第一转数和第二转数，通过在轿厢上安装相机，通过相机拍摄的轿厢移动前的第一图片和移动后的第二图片。该装置无需电梯维保人员在井道附近进行测量，保护了电梯维保人员的人身安全，且安装方便，可连续、在线使用。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115376202A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210544836.2
申请日：2022-05-19
Applicant: 湖州市特种设备检测研究院(湖州市电梯应急救援指挥中心) , 中科卫星应用德清研究院 , 中国科学院微电子研究所
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V20/52 , B66B5/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的电梯轿厢内乘客行为识别方法。所述基于深度学习的电梯轿厢内乘客行为识别方法，包括以下操作步骤：S1、获取电梯轿厢内原始监控视频数据，对有乘客部分进行筛选和划分，得到包含四种不文明行为和不包含不文明行为的视频段。本发明提供一种基于深度学习的电梯轿厢内乘客行为识别方法，能够有效地对电梯轿厢内乘客的行为进行分析，同时相比于双流法和3D卷积，在计算量上具有较大优势，通过引入特征通道时域平移模块，在不增加任何训练参数的情况下使得2D卷积具备处理视频数据的能力，在保持较小计算量的前提下，完成当前帧特征与前后帧特征的信息融合，通过2D卷积网络同时提取时空信息用于最终的分类。
-
公开(公告)号：CN110240038A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910653566.7
申请日：2019-07-19
Applicant: 湖州市特种设备检测研究院 , 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种电梯曳引轮滑移量检测装置及方法。该装置包括电梯曳引系统、图像采集装置、无线传输装置和监控中心；电梯曳引系统，包括：曳引轮、曳引轮电机、带有刻度标记的钢丝绳和控制柜；曳引轮电机与曳引轮电连接；钢丝绳放置于曳引轮的绳槽内，钢丝绳和曳引轮的绳槽吻合；控制柜与曳引轮电机电连接，控制柜用于读取曳引轮电机的转数；图像采集装置设置在曳引轮上方，图像采集装置用于采集钢丝绳的刻度标记图像；无线传输装置分别与图像采集装置和控制柜连接，无线传输装置用于将图像采集装置采集到的刻度标记图像和曳引轮电机的转数无线传输至监控中心。采用本发明的装置及方法，解决了电梯维保人员在测量过程中存在危险的问题。
-
公开(公告)号：CN109682757A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910137019.3
申请日：2019-02-25
Applicant: 湖州市特种设备检测研究院 , 中国计量大学
IPC: G01N21/01 , G01N21/952
CPC classification number: G01N21/01 , G01N21/952
Abstract: 本发明公开了一种燃气聚乙烯管道热熔焊接接头的视觉检测装置，包括环绕燃气聚乙烯管道周向的一圈滑轨、支撑台、马达、连接杆、集线器和视觉传感器；视觉传感器包括镜头和位于镜头两侧的探照灯以及外部的保护罩；该检测装置用于对聚乙烯管道热熔焊接接头进行检测，通过视觉传感器对聚乙烯管道热熔焊接接头进行拍摄，并提取拍摄的信息至PLC控制系统中，之后与系统中的标准图像进行对比，如果检测图像与标准图像对比误差在允许范围内，PLC控制系统不发出指令，如果误差超过允许范围，PLC控制系统对超过误差允许的图像进行标注，确定不合格接头位置。
-
公开(公告)号：CN105066844B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201510244304.7
申请日：2015-05-14
Applicant: 湖州市特种设备检测研究院
Abstract: 本发明涉及一种用于电梯曳引轮的塞规式测量装置。该测量装置包括可固定于单个曳引轮槽(71)上的支架(1)，支架(1)上设置有双向测量仪(2)，双向测量仪(2)具有测量杆(21)和显示测量结果的显示器(22)，测量杆(21)的底部为宽度测量头(23)，双向测量仪(2)可垂直地上下移动实现深度和宽度的同时测量，所述支架(1)上设置有2个双向丝杆(3)，2个双向丝杆(3)分别位于双向测量仪(2)的两边，每个双向丝杆(3)上设置有2个反向同时运动的移动块(4)，移动块(4)的底部均固定有能深入至曳引轮槽(71)内的夹片(5)。本发明能快速、精确地测量出每个曳引轮槽在不同深度下的宽度。
-
公开(公告)号：CN105066844A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510244304.7
申请日：2015-05-14
Applicant: 湖州市特种设备检测研究院
Abstract: 本发明涉及一种用于电梯曳引轮的塞规式测量装置。该测量装置包括可固定于单个曳引轮槽(71)上的支架(1)，支架(1)上设置有双向测量仪(2)，双向测量仪(2)具有测量杆(21)和显示测量结果的显示器(22)，测量杆(21)的底部为宽度测量头(23)，双向测量仪(2)可垂直地上下移动实现深度和宽度的同时测量，所述支架(1)上设置有2个双向丝杆(3)，2个双向丝杆(3)分别位于双向测量仪(2)的两边，每个双向丝杆(3)上设置有2个反向同时运动的移动块(4)，移动块(4)的底部均固定有能深入至曳引轮槽(71)内的夹片(5)。本发明能快速、精确地测量出每个曳引轮槽在不同深度下的宽度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
38
records
(took 0.025 seconds)
