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公开(公告)号：CN118261898A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410462254.9
申请日：2024-04-17
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种结合神经网络和深度学习算法的吊弦缺陷检测方法。首先，使用所设计的级联滤波器对有轨故障检测车辆上安装的4C装置抓拍到的吊弦图像进行预处理以保证边缘特征清晰可靠；其次，使用ResNet101卷积神经网络对Faster R‑CNN算法进行改进并采用改进后的Faster R‑CNN算法对吊弦进行定位并识别出明显松弛吊弦和断裂吊弦；最后，使用SENet卷积神经网络对Inception ResNet‑V2进行改进，完成对吊弦线夹螺母状态的分类。本发明的显著效果在于能够准确检测故障状态下的吊弦和线夹螺母的情况，提升了接触网悬挂状态检测监测系统(4C)的准确性，为高速铁路的安全运行提供了有效保障。
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公开(公告)号：CN117314845A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311209270.9
申请日：2023-09-19
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于接触网4C图像特征的绝缘子缺陷智能检测方法，通过4C系统采集接触网绝缘子图像数据，然后进行水平梯度特征提取绝缘子轮廓，并对其像素进行复原，从而计算瓷片的间距与灰度相似度，区分正常绝缘子与不良绝缘子。本发明实现了绝缘子瓷片的提取与各瓷片的精确分离，检测效率高、可靠性强，为检测接触网4C绝缘子缺陷提供了一种有效解决方案。
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公开(公告)号：CN113570563A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110815507.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高速铁路接触网绝缘端子健康状态评估方法，包括步骤：S100：设置有轨故障巡检车，在车顶配置高分辨率高速摄像机及配套照明设备，对每接触网系统的每一接触设备进行拍照并按序排号；S200：获取由摄像机拍摄得到的夜间接触网系统照片，并通过归一化坐标及双线性插值的方法计算该图的特征值；S300：建立多层图卷积神经网络模型；S400：输入绝缘子的历史拍摄数据作为训练集，设置两项损失函数对图卷积神经网络进行训练；S500：对接触网系统绝缘端子的健康状态进行判断。本发明采用无监督式图卷积神经网络进行状态估计，所需故障状态样本较少，但检测结果精度较高。
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公开(公告)号：CN110562101A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910884791.1
申请日：2019-09-19
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种接触网电能质量以及能量利用效率优化方法，其接触网中采用背靠背结构的AC-DC-AC装置(RPC)连接不同的供电臂，车辆牵引或者制动时RPC提供电能或回收制动能量，本发明中根据采集同一接触网中每段换相臂中牵引或制动功率采用协同优化算法计算每个换相节点处RPC所要提供或吸收的功率，抑制接触网三相不平衡，并提高能量利用率。
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公开(公告)号：CN109188209A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811144528.0
申请日：2018-09-29
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种AT供电方式接触网接地故障识别方法，根据检测牵引网负荷电力中的谐波分量和/或馈线AF功率因数的变化范围来识别接触网接地故障。本发明的有益效果为：其可有效判断接触网是否发生接地故障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119538146A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411591328.5
申请日：2024-11-08
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06Q10/20 , G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于事件驱动神经网络的接触网短时快速故障检测方法，旨在提高接触网故障检测的响应速度、精度和资源利用效率。该方法通过采集接触网系统的实时运行数据，包括电流、电压、位移、张力等动态参数，进行预处理后，利用事件驱动机制检测异常事件。当系统检测到接触网中的运行参数波动超过设定的阈值时，事件驱动神经网络被即时激活，对异常数据进行分析处理。该检测方法由事件检测模块和故障分类模块组成。事件检测模块负责监测接触网的关键运行参数，通过计算参数的变化量来识别潜在的故障或异常事件。一旦触发事件，故障分类模块将通过卷积神经网络(CNN)对故障特征进行提取，并对不同的故障类型进行精确分类和定位。模型采用深度学习技术，能够学习和区分接触网正常状态与故障状态下的特征差异，确保高精度的检测结果。
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公开(公告)号：CN118297920A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410466960.0
申请日：2024-04-17
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/10 , G06T5/70 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本专利公开了一种结合改进SSD算法的高速铁路吊弦缺陷检测方法,能够在列车运行的同时针对传统图像处理时精度低的问题，用更好的检测精度和速度去判别缺陷情况，有利于高速铁路接触网的顺利运行。首先对铁路4C检测车拍摄到的接触网图片进行去噪等预处理操作，使得图像可以更好的进行后续操作。然后进行对吊弦的定位识别，改进后的Faster R‑CNN算法可以有更高的定位识别准确度。最后对接触网吊弦进行故障的判断，结合改进后的SSD算法，自动判别故障类型。本发明专利减小了人力、物力的损耗,使检测数据更清楚,接触网检测监控的精准性和针对性得到了提高。
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公开(公告)号：CN117372677A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311290569.1
申请日：2023-10-08
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , B61K9/08
Abstract: 本发明公开一种高速铁路接触网紧固件开口销健康状态检测方法，其结合结合目标检测算法、语义分割算法和图像分析算法。首先，基于目标检测算法对有轨故障检测车辆使用夜间高速成像设备抓拍的紧固件开口销图像进行连接点的初定位和开口销的精定位；其次，采用语义分割算法提取接触网中开口销健康状态的语义信息；最后，以开口销头部、躯干和尾部三段的语义信息为分类依据，基于图像分析算法对图片中开口销进行分析和分类，将开口销划分为缺失、松脱和正常3类，完成对其健康状态的判断。本发明的有益效果为：能准确检测出故障状态下的开口销，保障高速铁路接触网稳定运行。
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公开(公告)号：CN110490342B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201910884794.5
申请日：2019-09-19
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Faster R‑CNN的接触网静态几何参数检测方法。该方法通过检测装置的线扫描激光传感器以及相机装置对接触网进行图像数据采集，根据采集到的三维图像数据，利用Faster R‑CNN模型对图像关键部件进行有效识别。在识别出接触网定位器、定位器接触点、电线杆及电线杆的支撑杆所在区域后，利用坐标变换计算得到拉出值、导高值、定位器角度值以及线岔高差值，以此获取接触网静态几何参数，进而识别接触网是否发生故障。与现有检测方法相比，本发明的接触网静态几何参数检测方法能够较为精确地识别接触网关键部件，接触网几何参数检测耗时短且结果可靠度高。
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公开(公告)号：CN110562101B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910884791.1
申请日：2019-09-19
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种接触网电能质量以及能量利用效率优化方法，其接触网中采用背靠背结构的AC‑DC‑AC装置(RPC)连接不同的供电臂，车辆牵引或者制动时RPC提供电能或回收制动能量，本发明中根据采集同一接触网中每段换相臂中牵引或制动功率采用协同优化算法计算每个换相节点处RPC所要提供或吸收的功率，抑制接触网三相不平衡，并提高能量利用率。
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