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公开(公告)号：CN113159475B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202011406809.6
申请日：2020-12-04
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所 , 北京铁科英迈技术有限公司 , 石家庄铁道大学 , 北京交通大学 , 西南交通大学 , 中铁大桥勘测设计院集团有限公司 , 中铁科学研究院有限公司 , 中铁第一勘察设计院集团有限公司
Inventor： 杜彦良 , 赵钢 , 刘秀波 , 赵维刚 , 张浩 , 刘志强 , 陈斌 , 刘华 , 梅大鹏 , 马建民 , 高柏松 , 蔡小培 , 林圣 , 徐登科 , 赵欣欣 , 肖鑫 , 陶凯 , 代春平 , 李红艳 , 郭剑峰
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/08
Abstract: 本发明公开了一种基础设施全生命周期监测平台及方法，该系统包括：基础设施全生命周期监测平台包括状态感知系统、网络传输系统及数据分析系统。状态感知系统获取高原高寒环境下的基础设施多源数据，网络传输系统将高原高寒环境下的基础设施多源数据传输至数据分析系统，数据分析系统对高原高寒环境下的基础设施多源数据进行分析，以实现对高原高寒环境下基础设施全生命周期的状态评估。本发明利用状态感知系统获取基础设施多源数据，通过网络传输系统传输基础设施多源数据，数据分析系统对基础设施多源数据进行分析，能够实现高原高寒环境下基础设施全生命周期的监测。
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公开(公告)号：CN116383673A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310393235.0
申请日：2023-04-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/10
Abstract: 本发明提供了一种基于Seq2Seq模型与振噪数据融合的地铁钢轨波磨测量方法。该方法包括：基于地铁列车历史数据构建地板纵向加速度和列车速度对应的时间序列数据集；构建基于Seq2Seq模型的地铁列车里程匹配预测模型，利用时间序列数据集对地铁列车里程匹配预测模型进行训练，将待检测的地铁列车车内地板纵向加速度输入到训练好的地铁列车里程匹配预测模型中，得到待检测的地铁列车的运行速度；根据待检测的地铁列车车内振动及噪声数据计算得到钢轨波磨振噪综合指数，确定波磨对应的波长和幅值信息。本发明模型通过车体纵向加速度来精确预测地铁列车的速度及里程，使用车内地板垂向振动加速度和车内声压信号融合实现对钢轨波磨特征波长和波深幅值的精确识别。
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公开(公告)号：CN115935167A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211622240.6
申请日：2022-12-16
Applicant: 北京交通大学
Inventor： 肖宏 , 王阳 , 高亮 , 叶利宾 , 时光明 , 方树薇 , 肖燕 , 张智海 , 刘光鹏 , 金锋 , 刘秀波 , 迟义浩 , 王孝羽 , 马建军 , 彭华 , 杨冀超 , 李浩 , 贾秋红 , 姚明昕 , 王宏阁
IPC: G06F18/213 , G01H17/00 , E01B31/17 , G06F18/24 , G06F18/10
Abstract: 本发明提供一种基于自动特征提取的地铁钢轨波磨检测方法及系统，属于基于深度学习与时间序列的轨道缺陷检测技术领域，获取待检测的地铁列车车内振动数据和车内噪声数据；利用预先训练好的检测模型，对获取的所述车内振动数据和车内噪声数据进行处理，得到地铁钢轨波磨状态，所述波磨状态包括波磨特征波长和波磨波深幅值。本发明可以实现同时对钢轨波磨特征波长和波深幅值的精确识别，而且可以布置在不同列车的车厢内，不影响车辆正常运行，具有便携、高效、准确、节省运营成本等优点，有利于促进地铁运营部门按“计划修”向“状态修”的转变，助力轨道交通绿色发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107330931B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201710388790.9
申请日：2017-05-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于图像序列的钢轨纵向位移检测方法，所述方法包括：S1：在铁轨旁边的固定参考基准结构以及钢轨轨腰上设置编码标志；S2：通过图像采集设备采集不同时间、不同角度、包含所有编码标志的钢轨纵向位移线路现场图像组成图像序列；S3：基于卷积神经网络的标志检测方法，构建编码标志检测及定位模型，对图像序列中的编码标志进行检测和定位；S4：解码各编码标志的特征点以及特征点的亚像素图像坐标；S5：基于亚像素图像坐标构建钢轨纵向位移线路现场的三维重建模型；S6：基于所述三维重建模型计算钢轨纵向位移，本发明还公开了采用该方法的系统，本发明提高了钢轨纵向位移检测的检测效率和准确性，且操作简单，易于实施。
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公开(公告)号：CN117312850A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311232075.8
申请日：2023-09-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/214 , G01M17/10 , G01H1/00 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种基于半监督生成对抗模型的列车车轮健康检测方法及系统，包括：获取钢轨振动数据；对钢轨振动数据进行变换获得时频图样本，并根据标签信息将时频图样本分为有标签样本与无标签样本；构建一种半监督深度生成对抗网络多标签分类模型，并在所述时频图样本上进行训练和测试，得到训练好的车轮健康检测模型；输入待检测钢轨振动数据到训练好的车轮健康检测模型中得到车轮缺陷类型。本发明利用生成对抗网络在大量的无标签样本上进行训练，使判别器充分学习时频图的潜在特征，再利用少量有标签样本进行监督学习，使得后续的车轮健康检测具有高效、准确、节省运营成本等优点。
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公开(公告)号：CN117133304A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310895046.3
申请日：2023-07-20
Applicant: 北京交通大学
IPC: G10L21/0224 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/23213 , G10L25/30 , G10L25/51
Abstract: 本发明提供了一种对铁路设施进行故障检测的方法。该方法包括：获取列车运行过程中轮轨噪声实测信号，根据轮轨噪声信号获取轮轨噪声的时域信息；将获取的轮轨噪声时域信息按预设比例分为有标签轮轨噪声数据集和无标签轮轨噪声数据集；构建铁路设施故障检测模型，利用有标签轮轨噪声数据集和无标签轮轨噪声数据集对铁路设施故障检测模型进行训练，得到训练好的铁路设施故障检测模型；将待检测的轮轨噪声信号输入到训练好的铁路设施故障检测模型中进行检测，获取所述待检测的轮轨噪声信号对应的故障类型与位置。本发明可以实现利用一个声学模型同时对多种铁路设施故障进行检测，从而提高检测效率、降低检测成本，保障铁路安全、稳定、高效的运行。
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公开(公告)号：CN113159475A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011406809.6
申请日：2020-12-04
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所 , 北京铁科英迈技术有限公司 , 石家庄铁道大学 , 北京交通大学 , 西南交通大学 , 中铁大桥勘测设计院集团有限公司 , 中铁科学研究院有限公司 , 中铁第一勘察设计院集团有限公司
Inventor： 杜彦良 , 赵钢 , 刘秀波 , 赵维刚 , 张浩 , 刘志强 , 陈斌 , 刘华 , 梅大鹏 , 马建民 , 高柏松 , 蔡小培 , 林圣 , 徐登科 , 赵欣欣 , 肖鑫 , 陶凯 , 代春平 , 李红艳 , 郭剑峰
Abstract: 本发明公开了一种基础设施全生命周期监测平台及方法，该系统包括：基础设施全生命周期监测平台包括状态感知系统、网络传输系统及数据分析系统。状态感知系统获取高原高寒环境下的基础设施多源数据，网络传输系统将高原高寒环境下的基础设施多源数据传输至数据分析系统，数据分析系统对高原高寒环境下的基础设施多源数据进行分析，以实现对高原高寒环境下基础设施全生命周期的状态评估。本发明利用状态感知系统获取基础设施多源数据，通过网络传输系统传输基础设施多源数据，数据分析系统对基础设施多源数据进行分析，能够实现高原高寒环境下基础设施全生命周期的监测。
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公开(公告)号：CN107330931A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710388790.9
申请日：2017-05-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于图像序列的钢轨纵向位移检测方法，所述方法包括：S1：在铁轨旁边的固定参考基准结构以及钢轨轨腰上设置编码标志；S2：通过图像采集设备采集不同时间、不同角度、包含所有编码标志的钢轨纵向位移线路现场图像组成图像序列；S3：基于卷积神经网络的标志检测方法，构建编码标志检测及定位模型，对图像序列中的编码标志进行检测和定位；S4：解码各编码标志的特征点以及特征点的亚像素图像坐标；S5：基于亚像素图像坐标构建钢轨纵向位移线路现场的三维重建模型；S6：基于所述三维重建模型计算钢轨纵向位移，本发明还公开了采用该方法的系统，本发明提高了钢轨纵向位移检测的检测效率和准确性，且操作简单，易于实施。
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