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公开(公告)号：CN110660082B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910908419.X
申请日：2019-09-25
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/04 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积与轨迹卷积网络学习的目标跟踪方法，涉及计算机视觉，目标跟踪技术领域。该网络主要由双流特征提取层、目标候选轨迹提取层、目标定位层构成。网络将输出每一个目标候选轨迹的置信度，选取最大置信度的目标候选轨迹作为目标运动轨迹，再取目标运动轨迹的最后一帧的目标块为目标图像块，网络训练完成后则具备初始的目标定位能力。跟踪过程中，提取连续的16帧图像的目标的空间特征和目标运动轨迹特征，并联结成为双流特征，再经过LSTM结构获取遵循目标运动规律的目标候选轨迹，并且在特征提取方式上，能够针对目标更具判别部位分配更大的权重进行跟踪。
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公开(公告)号：CN107621319A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201710906416.3
申请日：2017-09-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01L1/24
Abstract: 本发明公开了一种弓网接触力测量方法及其测量装置，属于电气化铁路接触网安全技术领域。其基本思想是将受电弓弓头视为梁模型，建立弓头应变与接触力间对应关系；根据弓头滑板由于弓网动态相互作用而产生的应变与加速度数据，得到实时的弓网动态接触力与拉出值。该装置包括传感器单元、信号采集单元和数据处理单元。本发明测量弓头的应变以获取接触力，涉及的变量少，降低了由中间变量产生的误差；测量接触力的同时还能测得接触网拉出值；安装设备简单；采用光纤应变传感器，体积小，质量轻，可嵌入受电弓滑板内部，对受电弓本身结构影响小；用于测量接触网-受电弓系统动态接触力与拉出值。
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公开(公告)号：CN112766195A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110102075.0
申请日：2021-01-26
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种电气化铁路弓网燃弧视觉检测方法，涉及计算机图形识别技术领域。首先对存在燃弧的弓网图像进行掩码标注，然后将标注后的图像作为多维特征融合分割网络的数据集对网路进行训练，分割网络采用深度卷积网络，由特征提取模块、多维特征融合模块和头模块构成，弓网图像通过分割网络进行前向推理，网络分割头子模块输出结果两倍上采样后所得特征图作为弓网图像的分割结果。在多维特征融合模块中加入深度可分离卷积与分组卷积，同通道注意力和空间注意力机制的加入使得网络更加关注燃弧区域特征，训练完成后该网络能够准确地检测出弓网图像中是否发生了燃弧现象，对模型进行在线学习及自适应切换也能够提高网络的准确性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109489931B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201811439685.4
申请日：2018-11-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01M7/08
Abstract: 本发明公开了一种异常冲击实时检测方法，属于机械设备健康管理及故障诊断技术领域。其基本思想是获取待测设备的实时振动信号，根据所述信号确定此刻振动信号的移动标准差；基于3σ准则和振动信号的移动标准差确定此刻异常冲击的动态阈值，实时检测异常冲击。本发明是基于移动窗口计算振动信号的判断阈值，可以实时检测异常信号，及时对潜在故障采取预防措施。本发明的异常冲击信号评判阈值是动态阈值，根据被测信号前一时刻振动幅值情况自适应调整的，大大提高了异常冲击检测精度，适用于多种振动信号在多种工况的评估，适用范围广。
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公开(公告)号：CN111681265A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010512686.8
申请日：2020-06-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种铁路受电弓和接触网的接触点在线检测方法，包括S1、实时获取连续帧的铁路受电弓开口方向图像，作为原始图像；S2、利用KCF算法对原始图像中的弓网接触区域进行跟踪，同时记录跟踪到的接触区域图像；S3、对跟踪到接触区域图像进行回归计算，输出弓网接触区域图像中的接触点坐标；S4、构建接触点运动轨迹方程，将输出的接触点坐标作为观测值对其进行修正，获得准确接触点坐标，实现接触点在线检测。本发明方法能够实时、简洁、准确、稳定的对接触点坐标进行检测，从而真实反映出受电弓的受流品质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111507975A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010324733.6
申请日：2020-04-23
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供一种牵引变电所户外绝缘子异常检测方法。涉及计算机视觉、模式识别与智能系统技术领域。分别构建绝缘子定位网络与绝缘子图像生成网络的数据集；构建了一个绝缘子定位网络，通过训练使网络获得对图像中绝缘子定位能力；构建了一个绝缘子图像生成网络，通过训练使其获得对绝缘子图像重建能力；将牵引变电所图像输入网络模型；通过绝缘子定位网络对绝缘子进行定位，提取绝缘子图像；对绝缘子进行异常检测，绝缘子图像生成网络对每张图片给予一个异常分数。设置一个异常判断阈值，若异常分数超过设置的阈值，则判断为异常样本，若低于阈值，则判断为正常样本。最后对判定的异常图像及其生成图像进行特征提取，对比两者差异定位出异常区域。
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公开(公告)号：CN111259762A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010030391.7
申请日：2020-01-13
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种受电弓异常检测方法，涉及铁路弓网智能检测与监测技术领域。对受电弓图像进行区域编码，对检测网络进行训练，受电弓异常检测网络采用深度编解码结构，由输入层、中间层和输出层构成，其中中间层共有35层，在异常检测过程中，将所有元素均设置为零，通过该网络对输入图像及其区域编码进行正向处理，并将第一个图像生成结果作为输入图像对应的无异常图像，之后通过两者对比获得异常检测结果。然后对融合的输入图像及其编码进行学习，训练完成后，该异常检测网络则能够恢复输入图像的无异常数据，进而可以准确地检测出受电弓图像是否存在异常，通过对存在异常的受电弓图像进行在线学习提高其异常检测的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110660082A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910908419.X
申请日：2019-09-25
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积与轨迹卷积网络学习的目标跟踪方法，涉及计算机视觉，目标跟踪技术领域。该网络主要由双流特征提取层、目标候选轨迹提取层、目标定位层构成。网络将输出每一个目标候选轨迹的置信度，选取最大置信度的目标候选轨迹作为目标运动轨迹，再取目标运动轨迹的最后一帧的目标块为目标图像块，网络训练完成后则具备初始的目标定位能力。跟踪过程中，提取连续的16帧图像的目标的空间特征和目标运动轨迹特征，并联结成为双流特征，再经过LSTM结构获取遵循目标运动规律的目标候选轨迹，并且在特征提取方式上，能够针对目标更具判别部位分配更大的权重进行跟踪。
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公开(公告)号：CN107621319B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN201710906416.3
申请日：2017-09-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01L1/24
Abstract: 本发明公开了一种弓网接触力测量方法及其测量装置，属于电气化铁路接触网安全技术领域。其基本思想是将受电弓弓头视为梁模型，建立弓头应变与接触力间对应关系；根据弓头滑板由于弓网动态相互作用而产生的应变与加速度数据，得到实时的弓网动态接触力与拉出值。该装置包括传感器单元、信号采集单元和数据处理单元。本发明测量弓头的应变以获取接触力，涉及的变量少，降低了由中间变量产生的误差；测量接触力的同时还能测得接触网拉出值；安装设备简单；采用光纤应变传感器，体积小，质量轻，可嵌入受电弓滑板内部，对受电弓本身结构影响小；用于测量接触网‑受电弓系统动态接触力与拉出值。
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公开(公告)号：CN111681265B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202010512686.8
申请日：2020-06-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06T7/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种铁路受电弓和接触网的接触点在线检测方法，包括S1、实时获取连续帧的铁路受电弓开口方向图像，作为原始图像；S2、利用KCF算法对原始图像中的弓网接触区域进行跟踪，同时记录跟踪到的接触区域图像；S3、对跟踪到接触区域图像进行回归计算，输出弓网接触区域图像中的接触点坐标；S4、构建接触点运动轨迹方程，将输出的接触点坐标作为观测值对其进行修正，获得准确接触点坐标，实现接触点在线检测。本发明方法能够实时、简洁、准确、稳定的对接触点坐标进行检测，从而真实反映出受电弓的受流品质。
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