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公开(公告)号:CN103049762A
公开(公告)日:2013-04-17
申请号:CN201310027394.5
申请日:2013-01-24
申请人: 中国神华能源股份有限公司 , 朔黄铁路发展有限责任公司 , 北京京天威科技发展有限公司
摘要: 本发明针对现有技术中检测心盘螺栓丢失故障时人员劳动强度过大、工作效率低、受生理或心理因素影响易造成漏检、误检、作业质量控制难度大、作业流程无法回溯等问题,提供一种能够克服上述缺陷的用于检测心盘螺栓丢失故障的方法和装置,该方法包括:采集待检测心盘螺栓的图像;基于小边特征对所采集的图像进行特征提取;以及将基于小边特征所提取的特征输入到已训练完成的分类器中,并根据所述分类器的输出来检测心盘螺栓丢失故障。
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公开(公告)号:CN102867182A
公开(公告)日:2013-01-09
申请号:CN201210295795.4
申请日:2012-08-17
申请人: 中国神华能源股份有限公司 , 朔黄铁路发展有限责任公司 , 北京京天威科技发展有限公司
摘要: 本发明公开了一种货车车辆水堵丢失故障的检测的方法和系统,该方法包括:采集车辆图像并对采集的车辆图像进行预处理,得到预处理后的车辆图像;对预处理后的车辆图像进行特征提取,得到表示车辆图像的特征;采用预先确定的分类模型根据车辆图像的特征得到车辆水堵是否丢失的检测结果。本发明通过对采集到的车辆图像进行预处理和特征提取,再将提取的特征通过预先机器学习得到的模型对车辆图像进行分类,实现了针对货车车辆水堵丢失故障的自动识别与检测,使检车的时间大幅减少,大幅提高了线路的运量和货车的使用效率。
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公开(公告)号:CN110223293A
公开(公告)日:2019-09-10
申请号:CN201910541627.0
申请日:2019-06-21
申请人: 中国神华能源股份有限公司 , 神华铁路货车运输有限责任公司 , 北京京天威科技发展有限公司
发明人: 王向宏 , 李春林 , 赵金利 , 康凤伟 , 李权福 , 王洪昆 , 王文刚 , 边志宏 , 卢宇星 , 王蒙 , 方琪琦 , 王萌 , 刘洋 , 张闽东 , 王鹏月 , 王增 , 杨华宇 , 赵宝 , 张志纯 , 刘鹏飞
IPC分类号: G06T7/00
摘要: 本发明涉及车辆检测技术领域,公开了提供一种列车车体破损的智能识别方法及识别装置,列车车体破损的智能识别方法包括:采用关于列车的样本图像分别训练用于定位车体在图像中的位置的定位模型和用于识别车体破损情况的识别模型;采集待检测列车的图像数据;将图像数据输入至定位模型,以确定待检测列车的车体在对应图像中的定位信息;以及将待检测列车的图像数据和定位信息输入至识别模型,以确定待检测列车的车体破损情况。通过上述方案,采用根据列车样本图像训练的定位和识别模型,对车体破损进行自动识别,实现对列车车体破损情况的实时监控,降低车体破损情况检查和维修的作业强度和人工成本,实现车体破损问题的自动追踪,提高工作效率。
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公开(公告)号:CN110231825A
公开(公告)日:2019-09-13
申请号:CN201910541576.1
申请日:2019-06-21
申请人: 中国神华能源股份有限公司 , 神华铁路货车运输有限责任公司 , 北京康拓红外技术股份有限公司
IPC分类号: G05D1/02
摘要: 本发明涉及自动化检测与图像识别技术领域,公开了一种车辆智能巡检系统及方法,该方法包括:预先使用移动机器人对多个不同车型的车辆进行动作学习并保存运动路径;在对车辆进行巡检时,确定并根据车辆的车型获取运动路径;根据运动路径控制移动机器人对车辆进行检测并得到车辆数据。可根据车辆数据判断车辆的部件是否发生故障,提高了车辆的检测效率。
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公开(公告)号:CN110217265A
公开(公告)日:2019-09-10
申请号:CN201910541636.X
申请日:2019-06-21
申请人: 中国神华能源股份有限公司 , 神华铁路货车运输有限责任公司 , 哈尔滨铁路科研所科技有限公司
发明人: 赵金利 , 秦春林 , 王向宏 , 康凤伟 , 李权福 , 王洪昆 , 王文刚 , 边志宏 , 卢宇星 , 王蒙 , 方琪琦 , 王萌 , 刘洋 , 马宏伟 , 殷鸿鑫 , 郭志远 , 崔佳 , 苏大鹏 , 苏玉东 , 韩春光
IPC分类号: B61K9/12
摘要: 本发明实施例提供一种车辆踏面擦伤检测系统及方法,属于轨道交通技术领域。通过先确定存在踏面擦伤的车轮的车轮轴号,同时采集车辆的车轮的多幅踏面图像,然后根据车轮轴号从采集的车辆的车轮的多幅踏面图像中筛选出存在踏面擦伤的车轮的多幅踏面图像,最终通过图像处理得到存在踏面擦伤的车轮的完整图像,相比于单一的动态检测方法不能真实、全面的还原轮对故障信息,本方法采用自动化程度高的动态检测,将振动检测及踏面拍照检测方法相结合,全面还原轮对故障信息,另外只对振动检测结果为踏面擦伤的车轮的踏面图像进行图像处理分析,为进一步分析车轮踏面损伤、量化擦伤程度奠定基础,并且节省了分析判断的时间,提高了程序运行效率。
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