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公开(公告)号：CN118071990A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410163523.1
申请日：2024-02-05
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/46 , G06V10/762 , G06V10/74
摘要： 本发明公开了一种稀疏样本铁路装载状态检测方法、系统、设备及介质，涉及铁路货车装载技术领域，方法包括：基于图像分类模型对待检测货车筛选，基于极速分割标注和目标检测模型对待检测货车待检测区域识别，针对检测项点和稀疏样本的配准计算。本发明能够解决训练集不足的货车装载状态问题对象的定位、检测和告警；而且，检测的速度和算力的消耗较少，可定义、设计和解释能力更强，适于解决当前特定场景的识别问题。
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公开(公告)号：CN116128892A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310048056.3
申请日：2023-01-31
IPC分类号： G06T7/11 , G06T3/40 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/098
摘要： 本发明涉及一种铁路货车装载状态图像切割方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取待处理铁路货车的至少两张图像；对所述至少两张图像进行横向拼接，得到待处理图像；采用设定大小的窗口对所述待处理图像进行裁剪，得到多张裁剪图像；根据多张所述裁剪图像和预训练的定位模型，确定所述待处理铁路货车的连接处位置；根据所述连接处位置，对所述待处理图像进行切割，得到包含单节车厢的图像。通过本发明的方法，可以解决因为外在环境变化而影响切割质量的问题，进一步提升了铁路货运视频监控人员的看图质量与效率。
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公开(公告)号：CN116052092A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310106230.5
申请日：2023-01-31
IPC分类号： G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/10 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种铁路货车装载异常状态检测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取待检测铁路货车的车型、所装载的货物的货物类型和货物装载加固信息；根据所述车型、所述货物类型和所述货物装载加固信息，确定所述待检测铁路货车所对应的异常状态检测模型；获取所述待检测铁路货车的待检测图像；根据所述待检测图像和所述异常状态检测模型，确定所述待检测铁路货车是否存在异常状态。通过本发明的方法，可以实现异常状态的智能识别，极大减少视频监控人员检查作业的工作强度，提升铁路货车装载状态风险管控能力。
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公开(公告)号：CN115272236A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210907218.X
申请日：2022-07-29
摘要： 本发明涉及铁路运输货物线阵图像智能检测领域，具体是一种铁路运输卷钢货物装载状态的检测方法；其步骤为：搭建图像采集设备及传感器来采集通过的列车图像，进行收集数据集样本；对数据集样本进行预处理，并扩充数据集，然后将其划分为没有交集的训练集、验证集和测试集；使用划分完毕的训练集、验证集和测试集对模型进行训练与测试；将待检测的原始过车图像输入到训练好的神经网络中进行检测，如果其存在位移或旋转则执行下一步骤；然后将问题信息上传到数据库中并进行报警；本发明可以有效避免漏识别，并且定位精度的提升有利于计算卷钢在列车中的偏移程度，减少了误判。
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公开(公告)号：CN114067278A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111579579.8
申请日：2021-12-22
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/62 , G06V10/94 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , H04N21/2187 , G06Q10/06 , G06Q10/08 , G06Q50/30
摘要： 一种铁路货运货检系统，包括图像收集服务器、图像识别服务器、图像结果展示服务器、货检作业子系统、终端设备，其特征在于，所述图像收集服务器与图像识别服务器网络连接；所述图像识别服务器分别与图像结果展示服务器、货检作业子系统网络连接；所述货检作业子系统与终端设备网络连接；该系统可以实现当车辆进入站场后，自动进行图像识别和报文文本识别，将图像增强后，交由机器进行问题点分析，并给出问题识别结果和重点车识别结果；在整个作业环节结束后，货检作业数据通过以货检任务为中心，可将作业视频，人员定位信息结构化保存，解决了以往作业数据分散保存的问题，提高货检作业效率，有效降低漏报造成的损失，减少人工作业量。
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公开(公告)号：CN112149676B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202010951900.X
申请日：2020-09-11
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/0499
摘要： 一种铁路货物装载状态图像的小目标检测处理方法，使用相互重叠的覆盖式切割大图；在切割大图过程中引入小目标标注尺寸变量；通过切割大图得到保留全部原始特征值的小图；使用与小图像素的最大等比神经元数量进行图像识别；记录神经元网络训练过程中权重参数的变化比例与变化数量；使用神经元网络结构，对训练数据集进行训练，得到网络权重，完成网络训练；对大图进行切分，得到小目标识别输入数据；使用S6得到的网络权重，对输入数据进行小目标识别本发明通过对全部原始特征值的小图进行图像识别，避免造成丢失小目标特征；以及使用神经元网络结构，对训练数据集进行训练，得到网络权重，对输入数据进行小目标识别。
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公开(公告)号：CN116320712A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310140050.9
申请日：2023-02-15
摘要： 本发明提出了铁路货车装载状态的图像采集方法、装置、设备及介质，涉及铁路货运技术领域；该方法包括：获取列车抵达的抵达信号，根据抵达信号开启图像采集装置，采集列车经过列车测速区间的行驶数据，计算获得列车的实时行驶速度；根据实时行驶速度，计算获得线阵相机的目标行频，并将线阵相机的当前行频调整为目标行频；基于目标行频，通过线阵相机采集以实时行驶速度行驶的列车的目标行驶图像；获得各个已匹配对应货车车号的货车装载状态图像；采集车轮经过的准确时间或通过车辆移动传感设备在本地直接计算列车速度，该方法对于解决铁路货车装载状态图像畸变问题，提高采集的图像质量，提高铁路货车装载状态安全检查工作效率具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112149676A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010951900.X
申请日：2020-09-11
摘要： 一种铁路货物装载状态图像的小目标检测处理方法，使用相互重叠的覆盖式切割大图；在切割大图过程中引入小目标标注尺寸变量；通过切割大图得到保留全部原始特征值的小图；使用与小图像素的最大等比神经元数量进行图像识别；记录神经元网络训练过程中权重参数的变化比例与变化数量；使用神经元网络结构，对训练数据集进行训练，得到网络权重，完成网络训练；对大图进行切分，得到小目标识别输入数据；使用S6得到的网络权重，对输入数据进行小目标识别本发明通过对全部原始特征值的小图进行图像识别，避免造成丢失小目标特征；以及使用神经元网络结构，对训练数据集进行训练，得到网络权重，对输入数据进行小目标识别。
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