-
公开(公告)号：CN115856980A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211456447.0
申请日：2022-11-21
摘要： 本发明涉及一种编组站作业人员监控方法和系统，该监控方法和系统可以实时记录作业人员的作业轨迹和作业影像，分析作业人员作业质量，对作业过程进行全程视频盯控和分析管理，实现对编组场作业人员作业全过程的智能监控，充分发挥技术设备保安全的作用，有助于强化现场作业人员监控和规范现场作业过程，起到降低作业人员劳动安全风险和提高作业效率的双重作用。
-
公开(公告)号：CN115359306B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211298769.7
申请日：2022-10-24
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/24 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种铁路货检高清图像智能识别方法和系统，该方法包括如下步骤：（1）选取多个车型的货车拍摄货车场景图像，构建货车病害数据集；（2）获取待检测的货车过车图像；（3）基于全局多维度注意力机制对待检测的货车过车图像进行分类；（4）基于Faster‑RCNN深度学习神经网络，检测待检测的货车过车图像是否存在病害，并对病害进行定位；（5）识别病害。本发明涉及视觉技术在铁路货车病害识别中的应用，将深度神经网络技术与图像检测识别技术结合起来，应用于货车病害智能识别领域，可以克服传统货车病害图像检测识别技术的不足，能够解决传统货车病害检测识别中效率、成本、安全等问题。
-
公开(公告)号：CN117451110A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311450844.1
申请日：2023-11-02
申请人： 中国铁路兰州局集团有限公司
摘要： 本发明公开了基于雷视融合的铁路集装箱运输状态智能监测系统，包括：数据采集模块、数据传输模块、数据判断模块和数据预警模块；所述数据采集模块，用于采集集装箱外部状态信息、集装箱内部环境状态信息和集装箱内货物状态信息；所述数据传输模块，用于接收所述集装箱外部状态信息、所述集装箱内部环境状态信息和所述集装箱内货物状态信息，并发送给所述数据判断模块；所述数据判断模块，用于对所述集装箱外部状态信息、所述集装箱内部环境状态信息和所述集装箱内货物状态信息进行判断，获取判断结果并发送给所述数据预警模块；所述数据预警模块，用于接收所述判断结果并对异常状态进行预警，通知相关工作人员进行处理。
-
公开(公告)号：CN115856980B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211456447.0
申请日：2022-11-21
摘要： 本发明涉及一种编组站作业人员监控方法和系统，该监控方法和系统可以实时记录作业人员的作业轨迹和作业影像，分析作业人员作业质量，对作业过程进行全程视频盯控和分析管理，实现对编组场作业人员作业全过程的智能监控，充分发挥技术设备保安全的作用，有助于强化现场作业人员监控和规范现场作业过程，起到降低作业人员劳动安全风险和提高作业效率的双重作用。
-
公开(公告)号：CN117451110B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202311450844.1
申请日：2023-11-02
申请人： 中国铁路兰州局集团有限公司
摘要： 本发明公开了基于雷视融合的铁路集装箱运输状态智能监测系统，包括：数据采集模块、数据传输模块、数据判断模块和数据预警模块；所述数据采集模块，用于采集集装箱外部状态信息、集装箱内部环境状态信息和集装箱内货物状态信息；所述数据传输模块，用于接收所述集装箱外部状态信息、所述集装箱内部环境状态信息和所述集装箱内货物状态信息，并发送给所述数据判断模块；所述数据判断模块，用于对所述集装箱外部状态信息、所述集装箱内部环境状态信息和所述集装箱内货物状态信息进行判断，获取判断结果并发送给所述数据预警模块；所述数据预警模块，用于接收所述判断结果并对异常状态进行预警，通知相关工作人员进行处理。
-
公开(公告)号：CN116481480A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310443254.X
申请日：2023-04-21
摘要： 本发明涉及一种铁路车辆的车底净空检测方法及系统，该方法包括如下步骤：(1)监测获取整列车的车底净空二维矩阵S0[m，n]；(2)通过分车算法，得到列车节数K、每节车的长度方向和宽度方向上数据的点数Nk和Mk、每节车的车底净空二维矩阵Sk；(3)通过点云构建算法，将每节车的车底净空二维矩阵Sk[m，n]与车底实际位置进行对应，得到Sk[m，n]中每个数据点对应的实际坐标Pk，m，n[x，y]；(4)通过净空提取算法，提取每节车的车底最低的T个净空值及其位置。本发明提供的车底净空检测方法及系统可应用于所有铁路车辆，适用性更广，可显著提高编组站作业效率及质量，促进铁路货运安全。
-
公开(公告)号：CN115359306A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211298769.7
申请日：2022-10-24
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/24 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种铁路货检高清图像智能识别方法和系统，该方法包括如下步骤：（1）选取多个车型的货车拍摄货车场景图像，构建货车病害数据集；（2）获取待检测的货车过车图像；（3）基于全局多维度注意力机制对待检测的货车过车图像进行分类；（4）基于Faster‑RCNN深度学习神经网络，检测待检测的货车过车图像是否存在病害，并对病害进行定位；（5）识别病害。本发明涉及视觉技术在铁路货车病害识别中的应用，将深度神经网络技术与图像检测识别技术结合起来，应用于货车病害智能识别领域，可以克服传统货车病害图像检测识别技术的不足，能够解决传统货车病害检测识别中效率、成本、安全等问题。
-
-
-
-
-
-
搜索结果
7 条记录 (耗时 0.036 秒)
