公开(公告)号：CN117830128A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202310557813.X

申请日：2023-05-17

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 杨能普 ,  卢胜豪 ,  王文昆 ,  吴旭 ,  别富浩 ,  徐脐

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/80 ,  G06T5/90 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明实施例公开了一种基于左右轨高清摄像头拍照，两者同步拍摄的高精度同频照片合成一张整图的方法。其中，装置包括：利用工装架构将设备固定于轨道列车底部；连接控制线路使其达到司控室可以控制启停和接收检测结果；方法包括：CCD相机通过文件名xxL.jpg和xxR.jpg标识为左右轨道图片；人工选择CCD相机拍摄的左右轨图像的目录；算法读取左右轨道图目录后进行预训练，进而提取1组合成参数或复用程序内内置的模型参数；算法提取左图以及对应的右图，加载模型参数合成融合图像xxM.jpg；轨道或摄像头位置发生调整时，合成图像的模型参数必须被预训练并校准方可使用。本实施例实现左右轨拍摄的高精度同频照片的合成。

公开(公告)号：CN115841569A

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202210705759.4

申请日：2022-06-21

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 徐脐 ,  杨能普 ,  苗宁 ,  聂任甲 ,  郑威 ,  龙利兴 ,  石鹏辉 ,  吴勇钢 ,  唐川 ,  魏延萍 ,  陈思思

IPC: G06V10/141 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  B61K9/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例公开了一种基于深度学习的轨道扣件服役状态异常识别方法、设备和系统。其中，装置包括：利用工装构架将设备固定于轨道列车底部；通过高速摄影识别技术获取轨道扣件服役状态数据；利用视频线将所述服役状态数据传输至基于深度学习的检测系统；连接控制线路使其达到司控室可以控制启停和接收检测结果；方法包括:获取轨道扣件服役状态数据；将所述运行数据分别输入至多个故障检测模型和一正常检测模型中，所述多个故障检测模型和所述正常检测模型为基于深度学习的自编码器,所述多个故障检测模型分别用于编码得到轨道扣件不同故障种类和不同故障种类组合的特征，所述正常检测模型用于编码得到轨道扣件正常的特征；如果所述正常检测模型的输岀特征与正常特征库中的特征不匹配,将所述多个故障检测模型输岀的特征分别与对应故障种类或组合的特征库进行比对；根据比对结果识别轨道扣件的故障。本实施例員实现轨道扣件故障的自动化识别，提高识别精度。

公开(公告)号：CN217484206U

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202221562065.1

申请日：2022-06-22

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 郑威 ,  杨能普 ,  龙利兴 ,  徐脐 ,  聂任甲 ,  苗宁 ,  石鹏辉 ,  吴勇钢 ,  唐川 ,  邵泽杰 ,  陈思思 ,  魏延萍

IPC: G01N21/88 ,  B61K9/08

Abstract: 本实用新型提出了一种具有自动扫描功能的对称式CCD轨道扣件检测装置，包括固定底座、光源补充器、支撑座、底板、CCD相机、外接数据处理接口、存储装置、连接杆。该对称式CCD轨道扣件检测装置能够在一定范围内实现图像扫描快速成像，获得扣件状态高清图像来检测扣件的服役状态，从而实现全自动检测，有效的降低故障率。该对称式CCD轨道扣件检测装置不再需要像传统的处理方式那样半自动化工作,节约了成本的同时，实现了高精度、高效率、智能化的扣件检测。