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公开(公告)号：CN115236682B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210802901.7
申请日：2022-07-09
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司 , 中国铁路北京局集团有限公司衡水供电段
Inventor： 徐卫明 , 王学柱 , 赵剑峰 , 曾晓红 , 于永利 , 张林芳 , 曾明 , 钟建 , 席浩洲 , 孙兆银 , 胡晓磊 , 倪东 , 陈国成 , 马雷 , 刘一 , 安同素 , 秦强 , 吴宏波 , 谢生波 , 黄健煜 , 李奇 , 姚建民 , 张军毅 , 阴明玮 , 曹鸿昌 , 张秋菊 , 吴志刚 , 崔立峰
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉的改进接触网车载限界测量方法，利用安装在检测车、维修作业车上的参数测量模块、综合定位模块和车载检测主机相互配合完成，在车辆行驶过程中，对线路接触网支柱、吊柱、支柱侧面限界等进行连续测量。所述参数测量模块包括限界测量模块、几何参数模块、补偿模块等组成，安装于车体外侧基于机器视觉的非接触式激光光切3D测量技术进行数据采集，所述综合定位模块与车载检测主机、几何参数模块连接，综合定位模块通过时空定位算法整合车辆多种信号、确定当前行驶里程并提供位置信息。本发明针对高铁限界检测需求定制，实现对吊柱和接触网上部装置限界测量、对支柱侧面限界数据实时报警、自动输出分类缺陷数据报表。
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公开(公告)号：CN115236682A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210802901.7
申请日：2022-07-09
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司 , 中国铁路北京局集团有限公司衡水供电段
Inventor： 徐卫明 , 王学柱 , 赵剑峰 , 曾晓红 , 于永利 , 张林芳 , 曾明 , 钟建 , 席浩洲 , 孙兆银 , 胡晓磊 , 倪东 , 陈国成 , 马雷 , 刘一 , 安同素 , 秦强 , 吴宏波 , 谢生波 , 黄健煜 , 李奇 , 姚建民 , 张军毅 , 阴明玮 , 曹鸿昌 , 张秋菊 , 吴志刚 , 崔立峰
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉的改进接触网车载限界测量方法，利用安装在检测车、维修作业车上的参数测量模块、综合定位模块和车载检测主机相互配合完成，在车辆行驶过程中，对线路接触网支柱、吊柱、支柱侧面限界等进行连续测量。所述参数测量模块包括限界测量模块、几何参数模块、补偿模块等组成，安装于车体外侧基于机器视觉的非接触式激光光切3D测量技术进行数据采集，所述综合定位模块与车载检测主机、几何参数模块连接，综合定位模块通过时空定位算法整合车辆多种信号、确定当前行驶里程并提供位置信息。本发明针对高铁限界检测需求定制，实现对吊柱和接触网上部装置限界测量、对支柱侧面限界数据实时报警、自动输出分类缺陷数据报表。
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公开(公告)号：CN218536417U
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202221692366.6
申请日：2022-07-01
Applicant: 中国铁路北京局集团有限公司衡水供电段 , 江苏新绿能科技有限公司
Inventor： 徐卫明 , 王学柱 , 赵剑峰 , 曾晓红 , 于永利 , 张林芳 , 曾明 , 钟建 , 席浩洲 , 孙兆银 , 胡晓磊 , 倪东 , 陈国成 , 马雷 , 刘一 , 安同素 , 秦强 , 吴宏波 , 谢生波 , 黄健煜 , 李奇 , 姚建民 , 张军毅 , 阴明玮 , 曹鸿昌 , 张秋菊 , 吴志刚 , 崔立峰
Abstract: 本实用新型公开一种基于360°激光扫描的接触网限界检测装置，包括360°激光扫描传感器、速度传感器、两个线激光传感器、供电模块；360°激光扫描传感器和两个线激光传感器安装在固定工装上，固定工装设置在列车的车头，360°激光扫描传感器的扫描断面垂直于列车轨道，两个线激光传感器均匀设置在360°激光扫描传感器的两侧，且与列车轨道平行，360°激光扫描传感器设置在两条列车轨道的中间位置，速度传感器装在列车转向架空轴端。本实用新型基于激光扫描技术的非接触式限界检测可以有效弥补人工测量工作量大、效率低、测量精度不高等诸多缺陷。
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公开(公告)号：CN113570563B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110815507.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T3/4007 , G06T7/181 , G06V10/10 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种高速铁路接触网绝缘端子健康状态评估方法，包括步骤：S100：设置有轨故障巡检车，在车顶配置高分辨率高速摄像机及配套照明设备，对每接触网系统的每一接触设备进行拍照并按序排号；S200：获取由摄像机拍摄得到的夜间接触网系统照片，并通过归一化坐标及双线性插值的方法计算该图的特征值；S300：建立多层图卷积神经网络模型；S400：输入绝缘子的历史拍摄数据作为训练集，设置两项损失函数对图卷积神经网络进行训练；S500：对接触网系统绝缘端子的健康状态进行判断。本发明采用无监督式图卷积神经网络进行状态估计，所需故障状态样本较少，但检测结果精度较高。
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公开(公告)号：CN112184669A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011048499.5
申请日：2020-09-29
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种大坡度线路上的接触网悬挂装置故障检测方法。该方法使用高清摄像机拍摄线路沿线的悬挂装置图像，对图像进行灰度变换、图像增强等预处理。提取预处理后图像的特征，通过对特征量的一系列处理，将处理结果与样本图像进行对比，实现对悬挂装置的故障检测。与现有检测方法相比，本发明专利所提出的故障检测方法能够有效提升故障检测耗时和检测精度，具有一定的优越性，更符合当前对悬挂装置故障检测方法的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110490342A
公开(公告)日：2019-11-22
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：CN115496981A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211227737.8
申请日：2022-10-09
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高速铁路接触网运行状态评估方法，所述接触网状态监检测系统包括两组摄像机和辅助照明设备，安装在检测车辆的车顶上，两组高分辨率摄像机分别从两个相反的方向拍摄接触网的图像，所述级联深度卷积神经网络实现接触网的多分辨率分析，减少定位网络的参数和训练难度，并将定位网络所得的边界框架坐标映射到相应的原始高分辨率图像的坐标，所述将二元决策图引入到接触网系统可靠性分析中，构建接触网故障树模型并将待分析系统的故障树模型转化为二元决策图，从而快速地将故障树模型转化为不交化形式，本发明，便捷高效地实现了快速评估，保障列车安全稳定运行功能。
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公开(公告)号：CN112132820A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011051072.0
申请日：2020-09-29
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于YOLOv2算法的接触网定位管斜拉线故障检测方法。该方法可以利用深度学习YOLOv2算法模型对成像的图片进行处理，定位斜拉线的两端端点，并确定斜拉线潜在区域；通过Canny算法提取边缘，确定轮廓和主体，在主体中使用霍夫变换的检测方法，确定理想定位管斜拉线的参数，并与实际斜拉线参数的符合度进行计算，能够精确、快速地诊断定位管斜拉线是否处于故障状态。
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公开(公告)号：CN109470628A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811144504.5
申请日：2018-09-29
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
IPC: G01N17/00
Abstract: 本发明公开了一种接触网绝缘子污秽状态检测方法，该方法通过模拟实验的方法研究了接触网绝缘子在不同污秽等级下的放电情况，并通过视频图像处理算法提取出了可以表征绝缘子污秽放电的特征量，在此基础上把紫外图像特征量与接触网绝缘子附盐密度联系起来。然后建立了基于最小二乘支持向量机LSSVR的接触网污秽状态检测模型。本发明的有益效果为：HSI图像包含的颜色信息较少，节约了运算时间，且经IPSO优化后的绝缘子污秽检测准确率较高。
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公开(公告)号：CN119538146A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411591328.5
申请日：2024-11-08
Applicant: 江苏新绿能科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06Q10/20 , G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于事件驱动神经网络的接触网短时快速故障检测方法，旨在提高接触网故障检测的响应速度、精度和资源利用效率。该方法通过采集接触网系统的实时运行数据，包括电流、电压、位移、张力等动态参数，进行预处理后，利用事件驱动机制检测异常事件。当系统检测到接触网中的运行参数波动超过设定的阈值时，事件驱动神经网络被即时激活，对异常数据进行分析处理。该检测方法由事件检测模块和故障分类模块组成。事件检测模块负责监测接触网的关键运行参数，通过计算参数的变化量来识别潜在的故障或异常事件。一旦触发事件，故障分类模块将通过卷积神经网络(CNN)对故障特征进行提取，并对不同的故障类型进行精确分类和定位。模型采用深度学习技术，能够学习和区分接触网正常状态与故障状态下的特征差异，确保高精度的检测结果。
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