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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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公开(公告)号：CN113643331A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110815522.7
申请日：2021-07-19
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种目标接触网检测跟踪装置，包括图像处理系统、接触网检测系统和目标跟踪系统；其中，图像处理系统连接有红外热像仪，红外热像仪的视频数据转化成以帧为单位的图像，再将数据通过通信总线传输到图像处理系统，再将各帧数据传输到接触网检测系统中；接触网检测系统，负责灰度化处理图像，增强图像特征信息；目标跟踪系统，负责判别目标参数、预测参数位置并实时修正，以实时检测、跟踪接触线。本发明通过所述两个的图像处理，接触网图像数据背景噪声更小，便于更完整地、精确地提取边缘信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113569681A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110814297.5
申请日：2021-07-19
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于SURF支持向量机分类器的接触网故障检测方法，包括步骤：步骤(1)：通过高速摄像机拍摄采集得到列车运行过程中的接触网支持装置各部件的图像；步骤(2)：对采集到的原始图像进行图像预处理；图像预处理包括原始图像的图像增强、图像形态学运算、图像边缘检测运算；步骤(3)：提取预处理得到的图像特征，将其与该分析对象的预设模板进行特征的匹配处理，从而完成该图像的准确识别与提取；步骤(4)：对比分析目标部件的状态，根据识别出的状态判断实现目标部件故障判断。本发明对故障检测的难度进行了降低、减少了计算量，同时增加了检测算法的实时性和识别结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN107862318A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711090191.5
申请日：2017-11-08
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
CPC classification number: G06K9/4604 , G06K9/38 , G06T7/0004 , G06T7/13 , G06T2207/10004
Abstract: 本发明公开了一种接触网定位线夹目标检测方法,以接触网定位装置高清图像为研究对象，依据定位线夹区域结构特征，利用图像处理技术实现定位线夹目标检测。本发明的有益效果为：其能够有效对定位线夹进行检测。
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公开(公告)号：CN119478627A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411559218.0
申请日：2024-11-04
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
IPC: G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种基于Swin Transformer‑CNN的接触网静态几何参数检测方法，旨在提高接触网几何参数检测的精度和效率。该方法首先通过图像采集设备获取接触网的静态图像数据，并进行预处理，如去噪、灰度化和归一化处理。随后，图像数据输入到基于Swin Transformer和卷积神经网络(CNN)的混合模型中，Swin Transformer用于提取接触网的全局几何特征，而CNN则负责提取局部细节特征。通过融合全局与局部特征，能够准确检测接触网的静态几何参数，包括接触线的高度、倾斜角、张力和位置偏移等。该方法不仅能够适应复杂的环境变化，还能生成可视化检测报告，并提供实时报警和维护建议，提升接触网的维护效率和安全性。
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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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