公开(公告)号：CN117314898B

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311595744.8

申请日：2023-11-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘世震 ,  龙军 ,  陈刚 ,  王福胜 ,  陈崔 ,  罗跃逸 ,  齐倩倩

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06T7/136 ,  G06T7/62 ,  G06V10/762 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种多阶段列车轨边零部件检测方法，首先对列车轨边图像进行粗目标检测，检测出原图中存在的大尺度零部件以及高置信度存在小尺度零部件的区域，然后从原始图像中裁剪出小尺度零部件区域，然后将裁剪出的小尺度零部件区域图像生成一系列需要进行精细检测的切片，将切片中存在的小尺度零部件进行精细检测，得到小尺度零部件的检测结果，再与之前的大尺度零部件的检测结果进行融合，得到最终的检测结果。本发明包括由粗到精的两个检测阶段，提高了各类尺度的零部件的检测精度，同时，仅对高置信度存在小尺度零部件的区域进行二次精细检测，保证了检测效率，为后续零部件异常自动化检测奠定了基础。

公开(公告)号：CN115409262A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202211052877.6

申请日：2022-08-31

Applicant: 中南大学

Inventor： 龙军 ,  刘世震 ,  齐倩倩

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种铁路数据中心关键性能指标趋势预测方法、异常识别方法，其中方法包括：获取铁路数据中心各IT设备的运维数据，提取多项整体关键性能指标的时间序列，构建整体关键性能指标矩阵；将整体关键性能指标矩阵输入基于CNN网络的趋势特征提取子网络，得到一维趋势特征向量；将一维趋势特征向量输入基于LSTM网络的关键性能指标预测子网络，并将预测结果分别输入多个独立的全连接层，分别得到各项整体关键性能指标的预测结果。本发明能够对铁路数据中心关键性能指标进行高准确率预测，并进行异常风险识别，减少铁路数据中心发生故障的可能性，提高铁路数据中心可靠性，大大较少运维人员的运维难度。

公开(公告)号：CN117314898A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311595744.8

申请日：2023-11-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘世震 ,  龙军 ,  陈刚 ,  王福胜 ,  陈崔 ,  罗跃逸 ,  齐倩倩

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06T7/136 ,  G06T7/62 ,  G06V10/762 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种多阶段列车轨边零部件检测方法，首先对列车轨边图像进行粗目标检测，检测出原图中存在的大尺度零部件以及高置信度存在小尺度零部件的区域，然后从原始图像中裁剪出小尺度零部件区域，然后将裁剪出的小尺度零部件区域图像生成一系列需要进行精细检测的切片，将切片中存在的小尺度零部件进行精细检测，得到小尺度零部件的检测结果，再与之前的大尺度零部件的检测结果进行融合，得到最终的检测结果。本发明包括由粗到精的两个检测阶段，提高了各类尺度的零部件的检测精度，同时，仅对高置信度存在小尺度零部件的区域进行二次精细检测，保证了检测效率，为后续零部件异常自动化检测奠定了基础。