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公开(公告)号：CN117576699A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311462227.3
申请日：2023-11-06
Applicant: 华南理工大学 , 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06V30/148 , G06N3/0464 , G06V10/24 , G06V10/82 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机车工单信息智能识别方法及系统，包括以下步骤：步骤1，获得机车工单图像数据；步骤2，对机车工单图像数据进行图像预处理得到预处理后的图像数据；步骤3，利用预处理后的图像数据进行文本检测和文本识别；步骤4，利用机车工单图像数据以及文本检测和文本识别的结果进行表格无模板重建，获得机车工单图像的文本信息及文本之间的联系；提升了对机车工单信息智能识别的识别精度，实现了机车工单复杂表格的无模板重建；特别在机车工单多类别的识别场景，都能满足机车维修等后勤工作对机车工单识别的高精度性能需求，能够高效识别出各种机车工单的文本信息和通过表格构建的文本之间的联系。
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公开(公告)号：CN116681928A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310572584.9
申请日：2023-05-19
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种元学习与多尺度特征融合的受电弓状态检测方法，其包括：步骤S1：获取原始图像并处理；利用YOLOv4算法进行受电弓区域定位并在原始图像中进行裁剪；步骤S2：经元学习分类模型训练，将提取的受电弓ROI区域图像送入元学习分类器，并输出分类结果。本发明具有原理简单、适用范围广、能够有效提高检测精度等优点。
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公开(公告)号：CN116309371A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310152348.1
申请日：2023-02-22
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T17/00 , G06T7/33 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开一种列车零部件异常检测方法、装置及电子设备、介质，该方法步骤包括：获取待检测列车的3D检测数据以及车辆类型信息，检测数据为图像数据或者点云数据；根据车辆类型信息将3D检测数据分割成多个部件区域，每个部件区域内包含一个以上的部件；对各个部件区域中各个部件分别进行异常状态检测，确定出各个部件区域中的异常区域；根据异常区域与对应部件中各个零件之间的重叠关系判断异常类型。本发明具有实现方法简单、成本低、检测效率与精度高、重复报警率以及误报率低等优点。
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公开(公告)号：CN109376426B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811236842.1
申请日：2018-10-23
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种风电并网功率调度方法及装置，基于风机发电功率预测模型，利用预测风速数据，计算风机最大发电功率预估值；根据风机最大发电功率预估值，并结合电网的电力需求，给出风机目标并网功率；根据风速数据，基于发电功率预测模型，得到预测输出功率最接近风机目标并网功率时的最佳匹配电网功率及叶片桨距角最佳值和机舱与风向偏角最佳值；根据预测风向数据，以及叶片桨距角最佳值和机舱与风向偏角最佳值，调整叶片桨距角和机舱与风向偏角，实现风机发电功率与电网需求的匹配。本发明能够解决风机发电量与电网需求间匹配度差而导致的电网质量差及影响风机运行安全的技术问题。
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公开(公告)号：CN115240149A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110447895.3
申请日：2021-04-25
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/36
Abstract: 本公开提供一种三维点云检测识别方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取激光雷达的第一点云数据；对所述第一点云数据进行预处理，得到第二点云数据；其中，所述预处理包括：建立所述第一点云数据的动态感兴趣区域，同时对所述动态感兴趣区域内的所述第一点云数据进行降采样和滤波；对所述第二点云数据依次进行分割和拟合，得到待检测点云；对所述待检测点云进行聚类，得到点云簇；对所述点云簇进行特征提取，得到所述点云簇中点云的特征向量；通过预先训练的单类分类模型对所述特征向量进行分类识别，若所述特征向量属于目标类别，则所述特征向量对应的所述点云簇即为列车行进指示点，确保了列车行进过程中对待检测目标的有效识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109412892B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201811236746.7
申请日：2018-10-23
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: H04L43/08 , H04L43/0823 , H04L67/12 , B61L23/00
Abstract: 本发明提供了一种网络通信质量评估系统及方法，系统包括：数据校验模块，对列车网络通信数据的有效性与准确性进行校验处理；数据预处理模块，对经过数据校验模块校验处理的列车网络通信数据进行空值或错误值去除处理；评估指标计算模块，根据数据预处理模块处理后的列车网络通信数据计算列车网络通信的故障次数、切VCM次数、错帧率和漏帧率，以生成网络通信质量评估指标数据；通信设备健康度预测模块，获取评估指标计算模块计算的前一时间段列车运行过程中的网络通信质量评估指标数据变化趋势及路况信息，预估网络通信设备状态。本发明能解决列车网络发生故障时，列车无法通信，控制指令无法准时传达，严重时甚至影响列车安全运行的技术问题。
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公开(公告)号：CN113140054A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202010001818.0
申请日：2020-01-02
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种方法列车冷却系统的异常检测方法，包括：获取列车的牵引变流器在运行时至少两处位置的状态数据；对所述状态数据进行预处理，得到预处理数据；对所述预处理数据进行特征提取，得到特征组合；将所述特征组合输入到预先基于孤立森林构建的异常检测模型中，输出检测结果；基于检测结果判断所述冷却系统是否异常。本发明能够分析冷却系统可能存在的异常，进而评估滤网的脏堵程度，将滤网清洗工作由定期频繁清洗转为状态清洗，在保证机车安全运行的同时减轻检修人员的工作量。
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公开(公告)号：CN112598331A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202110013131.3
申请日：2021-01-06
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种轨道交通的动态调度方法、系统、计算机设备和存储介质。该方法包括：对轨道交通上运营参数据进行检测，采集并处理所述运营参数据；将处理后的所述运营参数据进行数据样本构建，利用构建后的所述数据样本量化评估车厢拥挤度；根据时间段内任意车厢内的净上车客流量进行载客量的趋势预测，利用预测结果和所述车厢拥挤度进行运营调度计算，确定轨道交通上车辆的动态调度结果。通过对轨道交通上运营参数检测、车厢拥挤度量化评估、车厢载客量趋势预测三个环节的处理，能够实现对轨道交通上车辆的动态调度，从而提高调度运营效率，让调度运营决策更智能。并降低了乘客投诉率，提高了轨道交通的服务质量。
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公开(公告)号：CN112597965A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202110007808.2
申请日：2021-01-05
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种驾驶行为识别方法、装置和介质，获取驾驶室内的同步视频数据；其中，同步视频数据包括前置摄像头采集的视频数据和后置摄像头采集的视频数据，降低了视频检测的盲点。利用训练好的基于回归的目标检测测试模型和基于深度卷积神经网络的人体姿态估计测试模型对同步视频数据进行识别，以得到司机驾驶行为的识别结果；依据采集的LKJ数据以及预先存储的司机驾驶作业操作规范信息，对司机驾驶行为的识别结果进行违规分析，以识别同步视频数据中存在的违规操作结果。通过目标检测测试模型和人体姿态估计测试模型的配合，有效的提升了司机驾驶行为识别的精确度和实时性。
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公开(公告)号：CN109186813B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201811236829.6
申请日：2018-10-23
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G01K15/00
Abstract: 本发明提供了一种温度传感器自检装置及方法，对列车在正常情况下的温度数据序列进行差分处理得到分段标准差序列，并通过对标准差序列进行统计分析得到异常检测阈值；对实时输入温度数据序列进行差分处理得到分段标准差序列；基于阈值及标准差序列判断分段温度差值序列是否存在异常；如果某段分段标准差序列大于或等于阈值，则判断该段温度差值序列存在异常，并进入下一步，否则传感器正常；判断存在异常的某段温度差值序列与正常基准序列及前一相邻时段温度差值序列的分布一致性；如果存在一致性，则判断传感器正常，如果否，则传感器异常。本发明能解决现有技术无法对温度传感器进行快速、有效的自检，不能保障列车安全、高效运行的技术问题。
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