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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116489302A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210043104.5
申请日：2022-01-14
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种地铁车辆检修作业行为识别系统及其识别方法，系统包括：多个包括视频采集装置和报警装置的边缘设备、视频分析装置、数据库、监控装置以及客户端；视频分析装置与视频采集装置、数据库以及监控装置连接，报警装置与监控装置连接；地铁车辆检修作业的多个作业区域分别设置有多个视频采集装置，视频采集装置现场采集视频流数据；视频分析装置视频流数据进行视频分析，获取识别结果流数据和违章数据，监控装置将识别结果流数据和违章数据存储至数据库，进行实时监控并推送报警信号至报警装置以进行报警；客户端与监控装置连接，用于监控装置的访问监控页面。本发明能够自动监控地铁车辆检修违章作业与安全隐患，实现现场实时警告提醒。
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公开(公告)号：CN117541776A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311368124.0
申请日：2023-10-20
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Inventor： 董文波 , 熊敏君 , 李晨 , 苏震 , 田野 , 姚巍巍 , 肖雄 , 袁小军 , 欧阳斌宇 , 刘邦繁 , 褚金鹏 , 孙木兰 , 刘昕武 , 彭联贴 , 刘雨聪 , 皮魏 , 颜家云 , 黎孟 , 王傲林 , 陈豪 , 崔宵洋 , 徐章 , 刘雷新元 , 王群 , 张慧源
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06V10/147 , G06V10/774
Abstract: 本申请提供的一种高铁关键零部件的检测方法及装置，方法包括：将第一图像数据转为第二脉冲数据；将第一脉冲数据重构为第二图像数据；将第二脉冲数据图像与第二图像数据相应合并，构建数据集，数据集的图像域标注有对应的真实标签；利用数据集中训练集的图像数据及其真实标签对所构建的教师网络进行训练，得到目标教师网络；基于数据集中的训练集和测试集，在目标教师网络的引导下对所构建的学生网络进行训练，得到目标学生网络；将现场采集的实时高铁关键零部件原始脉冲数据输入所述目标学生网络，得到检测结果。解决现有的目标检测算法在高速运动场景下存在运动模糊，以及利用脉冲神经网络对脉冲数据直接进行检测时效果不佳的技术问题。
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公开(公告)号：CN118135184A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311369265.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Inventor： 董文波 , 熊敏君 , 李晨 , 苏震 , 田野 , 姚巍巍 , 肖雄 , 袁小军 , 欧阳斌宇 , 刘邦繁 , 褚金鹏 , 孙木兰 , 刘昕武 , 彭联贴 , 刘雨聪 , 皮魏 , 颜家云 , 黎孟 , 王傲林 , 陈豪 , 崔宵洋 , 徐章 , 刘雷新元 , 王群 , 张慧源
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/10 , G06V10/36 , G06V10/56 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0455
Abstract: 本申请提供的一种高铁关键零部件的检测方法及装置，方法包括：通过脉冲相机采集运动中的待测高铁的实时脉冲数据；根据脉冲相机脉冲触发原理，将所述实时脉冲数据重构为灰度图像数据；基于所述灰度图像数据，构建高铁关键零部件数据集；通过所述高铁关键零部件数据集，对所构建的YOLOv8模型进行训练，得到零部件目标检测模型；获取待测脉冲数据，并将所述待测脉冲数据重构为对应的待测灰度图像数据输入所述零部件目标检测模型，得到检测结果。从而实现对运动中的高铁关键零部件快速准确检测，解决现有的目标检测算法在高速运动场景下存在运动模糊的技术问题，对提高高铁安全可靠运营具有重要意义。
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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：CN116469154A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210014238.4
申请日：2022-01-06
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的检修识别方法、系统、设备和存储介质。该方法基于地铁车辆检修断送电作业视频数据，采用人体骨架识别判断人体关键点，结合深度学习目标检测，然后根据断送电具体操作流程综合分析人体姿态、位置、目标状态，得出违规结果并控制喇叭输出报警声提醒工作人员并保存违章图片，从而规范作业人员行为，确保安全作业。该实施例基于地铁检修断送电操作安全规程建立规则引擎，使用多路视频联合识别，根据实际作业顺序以及项点按照不同时段建立不同的报警规则，对模型检测出来的结果进行综合判断得出违章结果。对地铁检修断送电作业起到了实时监督提醒的作用，有效减少了实际工作中因误操作带来的安全隐患。
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