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公开(公告)号：CN112231975B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202011090779.2
申请日：2020-10-13
申请人： 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段 , 南京恒星自动化设备有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F17/14 , G06F119/02
摘要： 本发明提出了一种基于铁路供电设备可靠性分析的数据建模方法及系统，系统包括训练功能模块和测试功能模块。训练功能模块采用栈式降噪编码器对铁路供电设备历史运行数据进行降噪处理，提取数据的主要特征；将处理后的数据信息输入到BP神经网络中，提取铁路供电设备的健康因子(HI)图。测试功能模块将铁路供电设备运行状态数据输入到训练的栈式降噪自编码器中，验证栈式降噪自编码器的降噪效果；提取铁路供电设备运行状态的主要特征数据，自动对铁路供电设备的故障类型做出辨识。通过训练功能模块和测试功能模块的配合使用，可构建铁路供电设备故障的深层次特征数据集，对后续完成铁路供电设备故障的在线监测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118015476A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410418461.4
申请日：2024-04-09
申请人： 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于低参数神经网络与标准化流的铁路外部环境遥感变化检测方法及系统，方法包括：将前后两个时间点的铁路外部环境遥感图像进行差分并提取差分张量，抽取样本进行标记并构造训练样本集训练基本变化检测模型；针对训练样本集中代表变化和不变化的张量样本分别训练标准化流遥感样本生成模型；生成若干近似分布的样本，利用基本变化检测模型评估生成样本的可信度并筛选出增强样本与原始训练样本集合并得到最终的训练样本集，利用软标签和标签平滑技术构造更高质量的标签，利用最终训练样本集训练变化检测模型得到最终的变化检测模型以及变化检测结果图。本发明适用于铁路外部环境变化检测，可获得铁路外部环境变化区域图。
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公开(公告)号：CN112381106B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202011365545.4
申请日：2020-11-28
申请人： 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段
摘要： 本发明公开了一种基于全局区域先验注意力机制的目标检测方法，包括如下步骤：遍历所有训练样本，统计目标出现在图像中的频率，得到全局先验注意力；获取待检测图像，利用训练得到的特征提取网络对图像进行特征提取，同时利用卷积神经网络提取自适应注意力，对全局先验注意力进行修正与增强得到自适应全局先验注意力，使用自适应全局先验注意力增强特征图；最后再进行目标检测。本方法提出了全局区域先验注意力机制网络，提升了训练收敛速度，在保证检测速度的同时提高了目标检测精度，在目标种类少出现在特定位置的目标检测应用场景中提升更加明显。
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公开(公告)号：CN112232404B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202011091933.8
申请日：2020-10-13
申请人： 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段 , 南京恒星自动化设备有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明提出了一种基于铁路供电设备历史异常和运维信息的可靠性计算方法及系统，包括离线功能模块和在线功能模块。离线功能模块对铁路供电设备历史运行数据进行降噪、降维处理，并将处理后的数据信息输入到BP神经网络中，提取铁路供电设备的健康因子(HI)，将处理后的数据和健康因子(HI)融合后输入到构建的深度神经网络进行训练，提取铁路供电设备深层次的故障特征；在线功能模块采用传感器实时采集铁路供电设备运行状态信息，将提取的设备运行信息输入到训练的深度神经网络中，进而对铁路供电设备的健康状态做出评估诊断。通过离线功能模块和在线功能模块的配合使用，可实时、在线获取铁路供电设备的健康状态，实现设备潜在性故障的早期预警。
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公开(公告)号：CN112231975A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011090779.2
申请日：2020-10-13
申请人： 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段 , 南京恒星自动化设备有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F17/14 , G06F119/02
摘要： 本发明提出了一种基于铁路供电设备可靠性分析的数据建模方法及系统，系统包括训练功能模块和测试功能模块。训练功能模块采用栈式降噪编码器对铁路供电设备历史运行数据进行降噪处理，提取数据的主要特征；将处理后的数据信息输入到BP神经网络中，提取铁路供电设备的健康因子(HI)图。测试功能模块将铁路供电设备运行状态数据输入到训练的栈式降噪自编码器中，验证栈式降噪自编码器的降噪效果；提取铁路供电设备运行状态的主要特征数据，自动对铁路供电设备的故障类型做出辨识。通过训练功能模块和测试功能模块的配合使用，可构建铁路供电设备故障的深层次特征数据集，对后续完成铁路供电设备故障的在线监测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118015476B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410418461.4
申请日：2024-04-09
申请人： 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于低参数神经网络与标准化流的铁路外部环境遥感变化检测方法及系统，方法包括：将前后两个时间点的铁路外部环境遥感图像进行差分并提取差分张量，抽取样本进行标记并构造训练样本集训练基本变化检测模型；针对训练样本集中代表变化和不变化的张量样本分别训练标准化流遥感样本生成模型；生成若干近似分布的样本，利用基本变化检测模型评估生成样本的可信度并筛选出增强样本与原始训练样本集合并得到最终的训练样本集，利用软标签和标签平滑技术构造更高质量的标签，利用最终训练样本集训练变化检测模型得到最终的变化检测模型以及变化检测结果图。本发明适用于铁路外部环境变化检测，可获得铁路外部环境变化区域图。
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公开(公告)号：CN113658114A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110867207.9
申请日：2021-07-29
申请人： 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度交叉注意力的接触网开口销缺陷目标检测方法，包括：在视频中选取作为输入网络的图像，并得到输入网络的图像的特征图；将特征图分别输入可变卷积时空融合模块中，得到经过该模块加强后的特征图；针对得到的特征图进行特征目标检测，得到特征目标的中心点坐标以及特征目标的长与宽。本发明充分利用了视频序列图像中的时间上下文信息，设计了可变卷积时空融合模块来克服提取视频序列图像的特征的困难点，得到经过时空融合加强后的特征图，最后在该特征图上进行目标检测，得到最终的检测结果，适用于视频目标检测场景。
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公开(公告)号：CN112381106A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011365545.4
申请日：2020-11-28
申请人： 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段
摘要： 本发明公开了一种基于全局区域先验注意力机制的目标检测方法，包括如下步骤：遍历所有训练样本，统计目标出现在图像中的频率，得到全局先验注意力；获取待检测图像，利用训练得到的特征提取网络对图像进行特征提取，同时利用卷积神经网络提取自适应注意力，对全局先验注意力进行修正与增强得到自适应全局先验注意力，使用自适应全局先验注意力增强特征图；最后再进行目标检测。本方法提出了全局区域先验注意力机制网络，提升了训练收敛速度，在保证检测速度的同时提高了目标检测精度，在目标种类少出现在特定位置的目标检测应用场景中提升更加明显。
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公开(公告)号：CN112232404A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011091933.8
申请日：2020-10-13
申请人： 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段 , 南京恒星自动化设备有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于铁路供电设备历史异常和运维信息的可靠性计算方法及系统，包括离线功能模块和在线功能模块。离线功能模块对铁路供电设备历史运行数据进行降噪、降维处理，并将处理后的数据信息输入到BP神经网络中，提取铁路供电设备的健康因子(HI)，将处理后的数据和健康因子(HI)融合后输入到构建的深度神经网络进行训练，提取铁路供电设备深层次的故障特征；在线功能模块采用传感器实时采集铁路供电设备运行状态信息，将提取的设备运行信息输入到训练的深度神经网络中，进而对铁路供电设备的健康状态做出评估诊断。通过离线功能模块和在线功能模块的配合使用，可实时、在线获取铁路供电设备的健康状态，实现设备潜在性故障的早期预警。
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公开(公告)号：CN114202659A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111587972.1
申请日：2021-12-23
申请人： 南京理工大学 , 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段
摘要： 本发明公开了一种基于空间对称化不规则局部区域特征提取的细粒度图像分类方法，包括：将图像输入到深度卷积网络中得到特征图；将特征图输入到对称化局部区域提取模块中进行局部区域特征提取；利用注意力机制捕获特征之间的上下文关系；利用双向循环神经网络将空间结构信息与特征信息进行融合；以聚类的方式将所有特征用若干个聚类中心进行表示，联合所有聚类中心进行分类，得到目标类别。该方法克服了局部特征提取时，特征之间的空间信息丢失问题，同时提出的不规则区域特征提取模板能够有效的对目标的不规则的关键性的局部区域特征进行提取，最大程度上保留局部信息完整性和减少无关信息，能够提高细粒度图像分类的精度。
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