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公开(公告)号：CN119649185A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411696204.3
申请日：2024-11-25
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06T5/77 , G06T7/73 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种用于自动驾驶的3D点云目标检测方法、介质及系统，方法包括步骤：S01、获取自动驾驶场景下的多视角点云数据，利用神经辐射场重建场景的3D几何信息与颜色信息，生成极端场景点云数据，再将生成的极端场景点云数据与真实点云数据结合，构建用于自动驾驶的训练数据集；S02、将点云数据转化为网格，再检测点云数据中的孔洞并对其进行修补操作，生成孔洞修补后的点云，再与原始点云数据进行合并，形成完整的三维点云；S03、对三维点云进行预处理，输入至局部动态卷积神经网络中，输出点云分割的结果，从而实现对部件的识别与定位。本发明具有目标检测精准、检测效率高等优点。
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公开(公告)号：CN112749862B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN201911053367.9
申请日：2019-10-31
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/40 , G06F18/15 , G06F18/23213 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供一种基于客流分级的地铁自适应调度方法和电子设备，其特征在于，包括：根据地铁地面运维系统数据，得到数据集；训练所述数据集得到客流分级系统，并输出客流分级结果；根据所述客流分级结果，利用风险评估方法，建立地铁自适应调度模型；根据实时地铁地面运维系统数据、所述客流分级系统和所述地铁自适应调度模型，得到发车间隔时间；依据所述发车间隔时间进行地铁车辆调度。
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公开(公告)号：CN112597965B
公开(公告)日：2024-10-18
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
IPC: G06V20/59 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
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：CN116128786A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202111329388.6
申请日：2021-11-10
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明一个或多个实施例提供一种基于深度学习的城轨车底防松脱铁丝断裂检测方法及装置，包括：将待检测数据输入预训练后的第一检测模型进行初步的防松脱铁丝断裂检测，输出第一检测结果；判断所述第一检测结果是否满足预设条件，获取判断结果；根据所述判断结果将应用预训练后的第二检测模型对所述待检测数据进行精细检测的第二检测结果或所述第一检测结果作为最终检测结果。本发明能够极大地减少人工成本，提高防松脱铁丝断裂检出率。
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公开(公告)号：CN113065219B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010003209.9
申请日：2020-01-02
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种列车牵引变压器冷却系统异常检测方法，包括：获取列车运行时的油温数据；对所述油温数据进行预处理，去除噪声数据，得到原始油温数据；对所述原始油温数据进行时间序列分析建模，得到油温分布的时间序列模型；根据所述油温分布的时间序列模型对油温数据进行异常分析，得到检测结果。本发明提供的列车牵引变压器冷却系统异常检测方法，通过对列车运行时的油温数据进行预处理，并进行时间序列分析建模，能够得到油温分布的时间序列模型，对列车实时运行时的油温数据形成定量的牵引变压器冷却系统异常判断标准，能够基于采集的数据高效、准确的判断牵引变压器冷却系统是否存在异常。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114005102A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010737906.7
申请日：2020-07-28
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06V20/59 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06Q10/06
Abstract: 本发明实施例提供了一种司机违规驾驶行为检测方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：先对驾驶室监控视频包含的图形进行人体骨架识别，得到人体关节点的二维坐标信息；然后利用预先训练好的司机姿态二分类模型，对相应人体关节点的二维坐标信息进行分析，得到姿态信息，并根据姿态信息确定司机行为类型；最后依据时间将司机行为类型与列车运行工况关联，进而分析司机在工作时间是否存在违规驾驶行为，实现了驾驶室视频的自动化分析，进而提高了驾驶室监控视频的处理效率。在对驾驶室监控视频包含的图像进行人体骨架识别之前，还可以对驾驶室监控视频进行抽帧处理，减少需要分析的帧数，进而提高了分析速度。
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公开(公告)号：CN109754487B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201711071019.5
申请日：2017-11-03
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种列车产品一致性检验方法、系统、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取列车产品在正常运行过程中输出的运行数据，得到输出信号；其中，所述输出信号为正负交替的周期波形；提取所述输出信号对应的波形指标，得到实际波形指标；对所述实际波形指标和相应的理论波形指标进行差异性分析，得到差异性分析结果；利用差异性分析结果对与所述输出信号对应的一致性检验参数进行修正处理，以利用修正后一致性检验参数对待检列车产品进行一致性检验。本申请提供的列车产品一致性检验方法，以列车产品实际运行数据为依据，利用理论和实际输出波形差异性分析结果修正相应的一致性检验参数，提高了列车产品一致性检验的精确度。
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公开(公告)号：CN112307842B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN201910704029.0
申请日：2019-07-31
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于列车运行监控记录文件匹配的视频识别系统及方法，字符模板库存储有各种厂商监控视频的字符模板，判断模块根据输入监控视频识别厂商类型，并选择字符模板库的相应字符模板。视频首帧信息识别模块根据判断模块输出的文本区域位置及字符模板库提供的字符模板，捕捉并识别输入监控视频中首帧的OSD文本信息。视频末帧信息识别模块根据判断模块输出的文本区域位置及字符模板库提供的字符模板，捕捉并识别输入监控视频中末帧的OSD文本信息。结果保存及匹配模块将该首帧和末帧的OSD文本信息与列车运行监控记录文件进行关联匹配。本发明能解决现有视频文件与监控记录文件匹配方式正确率和效率过低的技术问题。
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公开(公告)号：CN109858503B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN201711240535.6
申请日：2017-11-30
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及轨道交通领域，具体公开了一种基于梯度提升决策树的牵引变流器故障诊断方法。包括以下步骤：通过对牵引变流器故障数据样本进行递归二分类，并采用梯度提升决策树学习模型，预先构建故障分类模型；获取牵引变流器故障数据，带入分类模型进行故障诊断。本发明提出了递归二分类故障诊断总体框架，在总体框架中构建基于小波包分解和梯度提升决策树的牵引变流器故障诊断方法。本发明故障诊断精度高，能完全满足牵引变流器故障已定位的样本少、数据样本数据维度高、不同类别的样本分布不平衡、模块类故障难以区分的实际情况，具有广泛的推广价值。
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公开(公告)号：CN109754110B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201711094900.7
申请日：2017-11-03
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/23213 , G06N20/20
Abstract: 本申请公开了一种牵引变流器故障的预警方法，包括：从历史数据中提取出整流逆变模块和网络的运行数据，并利用整流逆变模块运行数据构建EOVW能量指数得到数据特征和故障信息；将数据特征和网络运行数据按车型、车号以及时间进行关联，将关联后数据按车型和故障类型执行聚类分析操作，得到故障前数据异常的时间范围，并对异常数据附加故障预警标签；将所有数据引入随机森林分类器进行迭代训练，直至所有随机森林分类器的分类准确率均达到阈值，利用训练后分类器对实际运行数据分类，未通过则通过发送预警信息。提升了牵引变流器的使用寿命、降低了运行维护成本。本申请还同时公开了一种牵引变流器故障的预警系统，具有上述有益效果。
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