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公开(公告)号:CN118837362A
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202410889081.9
申请日:2024-07-03
摘要: 本申请适用于声屏障检测技术领域,提供了一种声屏障表观病害检测方法和终端设备,该方法包括:确定目标里程中的声屏障的第一全景图像,声屏障包括间隔设置的多个单元板和多个立柱;对第一全景图像进行目标检测,得到初始检测结果,初始检测结果包括第一全景图像中的目标区域的初始位置信息,目标区域包括单元板区域、立柱区域、病害区域中的至少一种;根据初始检测结果,确定对声屏障的最终检测结果;最终检测结果包括声屏障表面所存在的每个病害的最终类别信息和最终位置信息,病害的类别包括如下至少一种:单元板开裂、单元板破损、单元板缺失、单元板与立柱间橡胶条脱出、立柱倾斜、立柱锈蚀。方案降低了检测成本,提高了检测效率和检测精度。
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公开(公告)号:CN118823436A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410799506.7
申请日:2024-06-20
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , B61K9/08
摘要: 本发明公开一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法,用于铁路声屏障螺栓松脱状态的检测和识别,包括:获取铁路声屏障的图像数据;基于铁路声屏障的图像数据和大模型少样本物体检测模型识别铁路声屏障的图像数据中铁路声屏障螺栓的位置和不同类型;基于铁路声屏障螺栓的位置和不同类型以及螺栓前景分割模型对螺栓区域进行准确分割;基于分割后的螺栓区域定义螺栓的形状模式,并对铁路声屏障螺栓的状态进行分类和检测。还公开了识别系统、电子设备及计算机可读存储介质,能够通过传感器采集数据分析判断传感器本身工作(振动)状态,实现设备在振动工作状态期间摒弃振动干扰异常数据,并自适应调整采集频率;还能够基于标准差比较法构建数据降噪模型。
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公开(公告)号:CN118329902A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410491846.3
申请日:2024-04-23
摘要: 本申请适用于铁路钢箱梁检测技术领域,提供了一种钢箱梁检测方法、系统、装置及电子设备,本申请所提供的钢箱梁检测系统包括:置于钢箱梁的梁腹内部的巡检机器人,该梁腹内部包括多个相连接的箱室,巡检机器人用于响应于接收到的巡检指令,在梁腹内部行驶过程中从多个箱室中的第一个箱室移动到最后一个箱室;与巡检机器人连接图像采集设备,用于在巡检机器人的带动下移动至每个箱室并采集每个箱室内的梁腹内部图像;与图像采集设备连接的通讯模块,用于将采集到的所有的梁腹内部图像发送给病害识别服务器;与通讯模块连接的病害识别服务器,用于对所有的梁腹内部图像进行图像特征识别,以得到梁腹的梁腹表观信息。
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公开(公告)号:CN118533841A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410618926.0
申请日:2024-05-17
IPC分类号: G01N21/88 , G01N21/01 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
摘要: 本发明公开一种铁路声屏障表观病害快速检测方法,包括:采集、同步存储和在线识别铁路声屏障图像;包括:确定图像检测模块,图像检测模块基于同步异频触发模式采集铁路声屏障图像;基于定位及启停控制模块同步存储和在线识别采集的声屏障图像;定位及启停控制模块包括定位子模块和图像采集启停控制子模块;基于铁路声屏障图像和深度学习模型识别算法与图像采集同步检测表观病害;包括:在线识别服务器通过多并发程序,当检测到正在采集铁路声屏障图像,则调用深度学习模型识别算法进行自动识别并输出检测结果;深度学习模型识别算法为基于改进的BiseNetv2网络的实时声屏障图像病害检测识别算法;还公开对应装置、系统、电子设备及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号:CN117974548A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202311683017.7
申请日:2023-12-08
摘要: 本发明公开一种无砟轨道病害图像检测装置和自动识别方法,该方法首先建立无砟轨道表观伤损图片样本库,然后,网络模型设计,最后对模型加速部署。该方法提高无砟轨道检测安全性和效率、实现病害智能识别的准确性、实现病害智能高效识别、检测结果多样性,为无砟轨道的养护维修提供了得力工具和技术支撑,将成为高铁无砟轨道日常检查的必备工具,推广前景广阔。
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公开(公告)号:CN118760961A
公开(公告)日:2024-10-11
申请号:CN202410753521.8
申请日:2024-06-12
IPC分类号: G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F18/25 , G06N20/00 , G01N29/44 , G01N29/04 , B61K9/08 , B61K9/10 , G06F111/10
摘要: 本发明公开一种基于声振的无砟轨道脱空隐蔽缺陷病害检测方法,用于针对无砟轨道道床板脱空缺陷声波信号特性和机器学习算法建立智能识别算法,从而对脱空隐蔽缺陷病害检测;包括:信号采集及预处理:采集无砟轨道的道床板的原始脉冲数据,并进行预处理,从而提取纯净的脉冲信号,提高脉冲数据的质量;信号处理分析:对预处理后的所有脉冲信号进行特征提取从而获得脱空特征参量,脱空特征参量用于建立有效特征空间;脱空自动智能化识别:建立机器学习模型并基于机器学习模型对无砟轨道的内衬空洞进行自动智能化识别,机器学习模型的输入为由脱空特征参数建立的有效特征空间。还公开了对应的评估系统、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
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